快速网格路径算法在对流层层析中的应用

在GNSS对流层层析应用中,常规的网格辐射路径算法是利用空间平面与空间直线求截距。本文介绍了一种快速求解算法,用于计算网格辐射路径,构造层析系数矩阵。结果表明,快速求解方法与常规方法解算精度相当,当射线条数大于500时,计算效率明显提高。

一种GNSS对流层层析优化算法及应用

针对传统的水汽层析方法获得的水汽分布精度局限,为进一步提高水汽层析的反演精度,以香港地区CORS网为实验区,提出了一种新的GNSS对流层层析的优化算法。该算法主要对水汽层析中上边界高度确定、约束信息及先验值信息等关键技术进行了优化。并以2018年香港地区CORS网的观测数据为实验数据,以探空站45004数据为参考,对优化后的层析算法进行了评估。其层析实验结果显示水汽主要集中在3.68km以下且水汽随时间呈现较为明显的变化;在垂直方向上,地表至3.68km水汽含量较为丰富且变化较激烈,在3.68km以上区域,水汽变化较为平稳;从层析水汽与探空资料之间的偏差的平均值、RMSE值和平均相对偏差结果显示低对流层以上和以下区域,优化的水汽垂直分布结果要优于传统方法获得的水汽分布。地基GNSS层析技术反演的三维水汽信息不仅时空分辨率较高,而且在低空对流层区域水平和垂直方向上的探测精度较高。

高斯函数在香港地区对流层层析实验中的应用

将GPS信号的斜路径湿延迟当作层析的观测量能够有效获取对流层的三维水汽场。由于射线分布的不均匀和观测网地形的扁平,观测方程是不适定的,因此需要添加一些约束条件来确定唯一解。由于水汽在垂直方向变化很快,合理的垂直约束在获取准确的水汽场上起着重要作用。研究了香港地区湿折射率的垂直分布特征,发现高斯函数能很好地表达湿折射率与高度的关系,利用高斯函数建立约束方程获得的层析解能很好地与探空数据和欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)数据吻合。相对于指数约束所得结果,层析湿折射率的标准差在整个对流层减小了3.8mm/km,在低对流层减小了4.7mm/km。实验也表明,利用其他气象数据,如无线电探空数据,作为湿折射率的先验信息,也可以得到较好的层析解。

GNSS水汽层析的自适应非均匀指数分层方法

GNSS水汽层析技术在中小尺度灾害性天气的监测和预警中发挥着重要作用。常见的GNSS水汽层析技术在垂直分层时采用均匀分层,不符合大气水汽在垂直方向上的实际分布情况。本文以大气水汽密度为依据,提出一种自适应非均匀指数分层方法。该方法大大降低了各层之间的水汽密度差异,提高了水汽层析模型分层精度,且能够实现对任意给定层析区域的自适应分层建模。利用2019年8月香港CORS实测数据和探空数据对该方法进行试验与分析,与传统均匀分层相比,自适应非均匀指数分层的均方根误差和平均绝对误差分别降低了0.401 g/m^(3)和0.223 g/m^(3),在低海拔处和恶劣天气下层析结果的精度和质量显著提高。

GNSS水汽层析的约束条件方程变权代数重构算法

基于传统代数重构算法(algebraic reconstruction technique,ART)提出一种约束条件方程变权的代数重构算法(variable weight algebraic reconstruction technique,VWART),利用2019-08香港地区CORS网GNSS观测数据进行实验,选用京士柏探空气象站探空数据进行验证分析。结果表明,相比于传统代数重构算法,变权代数重构算法的精度、稳定性和可靠性均有所提高。以探空数据为例,其RMSE降低20.334%;在不同程度降水条件下,变权代数重构算法反演的垂直水汽廓线分布均优于传统代数重构算法。

联合GNSS/RS多源数据反演三维大气水汽分布研究

大气水汽作为重要的温室气体之一,其在全球气候变化研究及极端天气预警中起到重要作用.全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)水汽层析技术作为重构高时空分辨率大气水汽三维分布的重要手段之一,目前得到了快速的发展和应用.但受GNSS观测信号几何特征的限制,传统水汽层析模型仍无法解决观测分布不均和空余体素块多的问题.本文首次利用遥感(Remote Sensing,RS)卫星高水平分辨率信号的观测几何优势,提出一种联合GNSS/RS多源数据的水汽层析方法,用于反演高精度的三维大气水汽分布.利用徐州地区GNSS观测数据与MODIS、MERSI两种遥感水汽数据对该方法的可行性及精度进行验证.结果表明:相比于传统GNSS层析模型,GNSS/RS层析模型的观测信号数量和网格穿刺率分别提高了38.41%和55.56%.分别以研究区域的探空站(58027)水汽廓线和ERA5再分析资料为参考值,发现GNSS/RS层析模型的各类精度指标均优于传统模型,其中平均均方根误差分别提高了29.68%和20.31%,并且在不同高度层上GNSS/RS层析水汽产品质量也优于传统模型,这表明GNSS/RS层析模型可有效改善层析结果质量,反演出精确、可靠的大气水汽三维分布信息.

GNSS水汽层析的自适应代数重构算法

代数重构算法在对流层三维水汽反演中具有一定的优势,系统研究了加法代数重构、乘法代数重构、联合代数重构这3种算法,并发展了自适应代数重构算法。该算法针对3种传统算法中误差分配的不足进行了改正,提出了顾及体素块水汽密度变化对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)斜路径水汽含量影响的动态误差分配原则。此外,将基于GNSS信号的高度角定权模型引入到该算法中,使层析结果更靠近高精度的观测值。利用2016年7月徐州连续运行基准站系统的GNSS实测数据和探空站数据对该算法进行分析,试验结果表明,3种自适应算法反演的水汽密度的均方根误差、标准差、平均绝对偏差都低于传统算法,其中,均方根误差分别降低了25.91%、15.81%和24.64%。在小雨、中雨、大雨3种天气条件下,自适应代数重构算法的水汽廓线分布均优于传统算法的结果,其中,自适应联合代数重构算法反演的水汽廓线与探空廓线最一致。