基于FFT和小波变换的台风天气GNSSZTD周期特征分析

利用中国内地构造环境监测网络GNSS观测数据,结合台风事件资料,开展台风事件对中国内地地区水汽变化周期影响研究。分析发现,在台风影响下,GNSS天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)水汽变化周期与正常天气相比会缩短,同时降水增加。通过与降雨进行对比发现,台风过程中降雨发生之前ZTD会发生较为剧烈的变化,并保持在一个峰值。通过选取台风中心不同距离的GNSS站点进行对比分析发现,台风最先经过的区域站点ZTD产生波动要比之后经过的站点早,且台风先经过区域的降水量比后经过区域的降水量大。本文研究可为台风轨迹预报和气象部门的台风灾害及极端降水等预警提供参考。

融合GNSS ZTD和气象要素的内蒙古土壤水含量模型

土壤水含量是农牧业衡量干旱的重要指标,对气候生态具有重要影响,土壤水的变化趋势对于区域的水土流失和气候变化研究等工作具有重要意义,而我国对于土壤水含量的监测起步较晚,因此有必要利用其他已有数据开展土壤水含量模型研究.利用内蒙古已有全球导航卫星系统(GNSS)天顶对流层延迟(ZTD)数据和湿度、日照以及蒸发量数据进行土壤水含量反演模型研究.首先将各要素与土壤水含量进行相关性分析,因土壤水含量与GNSS ZTD数据均存在观测噪声,所以应对数据进行去噪处理.利用小波变换方法剔除噪声,去噪后土壤水含量数据与各要素相关性均有所提高,土壤水含量与湿度相关性最好,两者各实验点的平均相关性为0.645;土壤水含量与日照和蒸发量呈负相关,其平均相关性分别为−0.561、−0.547;而土壤水含量与GNSS ZTD数据相关性最小,其平均相关性为0.271.根据各要素与土壤水含量的相关性,进行土壤水含量模型构建并进行可靠性验证.经验证误差统计发现:实验区域NMWJ站模型精度最高,其精度为90.1%;HLAR站点模型精度最低,其精度为69.1%;各站点的平均精度为81.35%.基于多变量要素的土壤水含量模型可为土壤水含量的趋势变化研究提供参考,通过研究土壤水含量的变化趋势,对区域进行水资源的合理分配利用从而达到节约水资源目的.

2016-2020年河北省PM2.5浓度的时空分布研究

为进一步了解河北省各地市PM2.5浓度的时空分布情况和地理因素、气象条件、经济发展之间的相互关系,根据河北省气象局2016~2020年河北省11个地市PM2.5日浓度数据和河北省2016~2020年的气象数据,结合河北省地形特征和河北省各地市的经济统计年报数据,基于GIS的空间分析统计方法研究了河北省地形因素、气象条件和经济状况与雾霾之间的相关性。

CMONOC观测约束下的中国大陆地区MODIS PWV校正

基于CMONOC提供的GNSS观测和气象资料,开展中国大陆地区不同气候类型的MODIS PWV校正研究。首先依据不同气候类型,开展GNSS PWV与MODIS PWV的相关性分析;然后基于GNSS PWV构建不同气候类型的MODIS PWV校正模型;最后根据MODIS PWV、模型校正的MODIS PWV分别与GNSS PWV比较,开展模型改进效果检验。研究表明:不同气候类型的MODIS PWV校正模型,均能有效改善MODIS PWV精度,提高MODIS PWV在短期天气预报和InSAR大气校正的应用。

基于ICEEMDAN与最小二乘的GNSS垂向序列噪声与非构造形变去除

通过完备总体经验模态分解(ICEEMDAN)与最小二乘法开展GNSS垂向序列的噪声与非构造形变去除研究。首先,采用ICEEMDAN方法对GPS垂向序列进行分解,分析GNSS垂向序列的年周期项、半年周期项和趋势项;然后,通过改进的小波阈值和排列熵值法对GNSS垂向序列进行降噪处理;最后,利用最小二乘法拟合非构造形变序列,找出与其最为接近的分解层数并进行改正,获得去除噪声和非构造形变的GNSS垂向形变信息。结果表明,利用ICEEMDAN方法可实现GNSS垂向序列噪声的有效去除;采用ICEEMDAN与最小二乘法可提高GNSS垂向序列形变测量精度,其中RMS值平均减小1.28 mm,WRMS差值平均增大0.33 mm。

中国IGS站点ZTD长时序特征及其与年降水量的关系研究

利用小波变换方法对中国IGS站点ZTD时间序列进行分解与重构,分析ZTD序列的低频趋势项、高频年变化周期项与年降水量的对应关系,并结合气候资料分析原因。研究发现,ZTD低频趋势项与年降水量的变化趋势相同,ZTD高频周期项与年降水量变化存在较好的对应关系,ZTD年周期项峰值的高低对应年降水量的多少。

地震后水汽异常变化初探

研究东日本地震、汶川地震和玉树地震震中及其附近区域在地震前后的水汽时间序列变化。首先分析震中MODIS水汽序列和震中附近探空站点水汽序列在地震前后的变化;然后基于GNSS ZTD与水汽之间的高相关性,以GNSS ZTD代替GNSS水汽,讨论震源区周围IGS站点的ZTD序列变化。研究发现,震后震中及其附近区域水汽值变化出现异常,且距离越近所受影响越大;水汽不断聚积,达到峰值后发生降水。

京津冀地区GNSS对流层延迟空间插值研究

对流层延迟差异影响合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)形变测量精度;水汽的变化影响天气变化.对流层延迟与水汽具有较好的对应,因此有必要开展全球导航卫星系统(GNSS)对流层延迟的插值研究.以京津冀地区为例,针对GNSS对流层延迟,开展对流层延迟的空间插值研究.首先开展了GNSS对流层延迟与水汽的比较分析,两者存在显著正相关特性,相关性超过91.7%,论证了对流层延迟取代水汽的可行性.然后利用反距离权重法对京津冀地区2016年9月至2017年8月的12组GNSS测站对流层延迟进行空间插值,通过提取插值点对流层延迟与GNSS站点对流层延迟比较验证空间插值精度.全年数据平均偏差最大为1.12cm,均方根误差最大为0.89cm;未发生降水过程平均偏差最大为1.25cm,均方根误差最大为0.82cm;发生降水过程平均偏差最大为1.08cm,均方根误差最大为1.38cm.京津冀平原区域的GNSS对流层延迟空间插值结果精度满足气象等应用要求,可为气象预报和InSAR大气校正提供参考.

基于小波变换的GNSS ZTD与土壤水含量相关性初探

利用2018年11月—2019年1月,大陆环境检测网络的NMEL站全球卫星导航系统天顶对流层延迟(GNSS ZTD)数据和中科院遥感与数字地球研究所闪电河流域土壤水分监测试验区的土壤水含量数据,借助小波变换的方法进行了月时间尺度的GNSS ZTD与土壤水含量的相关性分析研究.实验表明:在月时间尺度上,GNSS ZTD与土壤水含量存在相关性,GNSS ZTD经小波分解后的低频趋势项与土壤水含量相关性明显高于GNSS ZTD与土壤水含量的相关性,[JP2]分析认为,降水发生时GNSS ZTD升高因素会造成与土壤水含量相关性异常.

基于小波变换的地震前后GNSS ZTD异常变化分析

地震前后的水汽变化特征分析可为震前地震预测和灾后次生灾害预警提供参考.该文借助小波变换方法开展地震前后全球卫星导航系统(GNSS)天顶对流层延迟(ZTD)(水汽)的异常变化研究.通过对ZTD结合地震与降水数据来分析地震前后水汽变化特征,利用小波变换的方法分解重构ZTD数据,分析GNSSZTD在地震前后的异常变化.研究发现:地震前后存在水汽突变情况,小波变换后的ZTD能更清楚显示震后水汽变化特征与地震关系及水汽周期变化.

基于小波变换与回归分析的融合GNSS水汽、风速和PM10要素的PM2.5浓度模型

PM2.5浓度时空演化分析有助于认知大气污染的发展和现状.由于我国PM2.5浓度监测起步较晚,积累数据短,有必要利用其它已有数据开展PM2.5浓度模型研究.PM2.5浓度变化受到内部因素与外部气象条件的影响.本文以河北省为例,选择PM10为影响PM2.5浓度变化的内部因素、水汽与风速为PM2.5浓度变化的外部气象条件,融合三种要素构建多变量PM2.5浓度模型.开展了PM2.5与PM10、水汽、风速的相关性分析,鉴于水汽值存在季节性差异,利用小波变换对水汽序列分解重构后再开展PM2.5与水汽的相关性分析.采用回归分析方法构建了融合PM10、水汽、风速的PM2.5浓度多变量预测模型,利用PM2.5实测值进行了模型的可靠性检验.研究发现:PM2.5与PM10、小波变换分解重构后的水汽呈正相关,与风速呈负相关;与PM2.5浓度实测值相比,多变量模型PM2.5浓度预测精度优于单变量模型;对于PM2.5浓度分级预测效果统计,在大气空气质量为良、轻度污染、中度污染的情况下,多变量模型PM2.5浓度预测效果较好.基于多变量要素模型反演的PM2.5浓度序列可用于河北省大气污染变化分析.