【摘 要】
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对流层是地球空间环境的重要组成部分,与人类生活密切相关。对流层延迟,是空间大地测量技术的一种主要误差源,也是一种与水汽相关的重要气象信号。水汽影响全球大气辐射、能量平衡、水循环,与各种天气现象和全球气候事件息息相关。对流层延迟和水汽是对流层中两个关键参量,然而目前众多已建立的对流层模型均是基于单一数据源,模型时空分辨率和精度有限,因此建立更高精度更高分辨率的对流层关键参量融合模型以及研究其在气象学
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对流层是地球空间环境的重要组成部分,与人类生活密切相关。对流层延迟,是空间大地测量技术的一种主要误差源,也是一种与水汽相关的重要气象信号。水汽影响全球大气辐射、能量平衡、水循环,与各种天气现象和全球气候事件息息相关。对流层延迟和水汽是对流层中两个关键参量,然而目前众多已建立的对流层模型均是基于单一数据源,模型时空分辨率和精度有限,因此建立更高精度更高分辨率的对流层关键参量融合模型以及研究其在气象学中的应用是空间大地测量技术的重要课题,同时对相关的地球科学研究也具有重要意义。在上述背景下,本文首先分析了现有对流层延迟模型和水汽监测手段的原理和特点,围绕多源高精度对流层延迟模型建立、多源高精度水汽模型建立、对流层关键参数在气象事件中的应用等几个方面开展研究:1.本文提出了一种基于地基GNSS观测数据,气象观测数据和经验模型GPT2w的多源实时区域对流层延迟融合模型,通过最小二乘方法估计三种模型之间的系统差及模型系数,结论表明:香港地区多源对流层延迟模型估算的天顶对流层延迟（Zenith Tropospheric Delay,ZTD）在对流层活跃期均方根误差（Root Mean Square error,RMS）为1.48 cm,在对流层平静期均方根误差为1.45 cm,明显优于传统的对流层GPT2w和Saastamoinen模型。较GNSS模型成本更低,空间分辨率更高。在浙江地区,对流层融合模型计算的ZTD在对流层活跃时期精度达到1.04cm,在对流层平静时期精度达到0.96cm,在台风时期RMS为3.11cm,与GNSS对流层延迟精度相当。与经验模型相比,对流层延迟融合模型的精度提高了2～5 cm。2.本文利用GNSS手段获取的水汽数据（Precipitable water vapor,PWV）和欧洲中尺度天气预报中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF）提供的水汽数据以及无线电探空仪水汽数据,使用高斯过程方法建立区域PWV融合模型。结果表明:在香港地区,通过融合GNSS和ECMWF水汽数据,融合PWV的精度在对流层活跃期RMS为3.87 mm,对流层平静期RMS为3.97 mm,与ECMWF-PWV相比,精度分别提高了1.89 mm和2.61 mm。在日本地区飞燕台风过境时段,PWV融合模型的平均bias为1.62 mm,RMS均值为4.90mm,精度相对ECMWF水汽产品（平均bias 1.10 mm,平均RMS为6.47 mm）提高了1.57 mm。3.通过本文建立的多源数据水汽模型,分析香港地区与日本地区PWV时空分布,研究发现水汽含量的空间分布与季风与台风风速风向密切相关,台风过境时等带来的强对流性降水前存在明显的水汽累积增加过程,总体上PWV时间序列呈现先增加后减少的趋势,PWV的时序变化与降水过程有较好的对应。
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