【摘 要】
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水汽作为大气圈层中变化最为剧烈又最难以准确描述的成份之一,影响着全球大气辐射、水循环及能量平衡过程,并在气候紧急状态下的极端自然灾害性天气事件中扮演着至关重要的角色。对水汽进行长时间、大范围、高精度观测,从而更好地理解水汽变化的潜在规律,有利于进行气象灾害监测和预警。随着GNSS气象学的发展及环境资源遥感卫星的逐步增多,水汽监测手段出现多元化趋势。由于无论是GNSS反演大气可降水量（Precipi
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水汽作为大气圈层中变化最为剧烈又最难以准确描述的成份之一,影响着全球大气辐射、水循环及能量平衡过程,并在气候紧急状态下的极端自然灾害性天气事件中扮演着至关重要的角色。对水汽进行长时间、大范围、高精度观测,从而更好地理解水汽变化的潜在规律,有利于进行气象灾害监测和预警。随着GNSS气象学的发展及环境资源遥感卫星的逐步增多,水汽监测手段出现多元化趋势。由于无论是GNSS反演大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）还是遥感手段通过近红外通道反演PWV水汽,抑或是再分析资料的PWV水汽产品,各自都有着相对的局限性,仅仅依靠单一水汽监测手段已无法满足现阶段水汽研究的需求,亟待发展可靠的多源水汽融合研究。而又由于不同水汽数据之间存在基准差异、时空分辨率差异及精度差异等,多源水汽融合研究具有一定的难度和挑战性。在上述背景下,本文提出了通过球冠谐函数分析模型（SCHA）及赫尔默特方差分量法（HVCE）对PWV水汽进行融合的算法,并通过仿真实验和实际案例进行了精度验证,其结果为:进行了GNSS+MODIS+ERA-5 PWV水汽融合后生成的统一融合PWV水汽产品精度较MODIS/ERA-5 PWV有所提升,在生成的融合水汽图在保留水汽数据集的细节性的同时,能有效抑制MODIS/ERA-5 PWV数据的异常情况。融合结果证实了融合算法的有效性。在验证了融合算法有效性的基础上,本文进一步对GNSS+RS+ERA-5 PWV进行了水汽融合,并通过初步生成的统一融合PWV水汽产品构建了具有时空分布特性的ERA-5 PWV系统偏差校准模型。结果显示,融合PWV水汽产品精度较ERA-5 PWV有所改善,并且通过校准模型改正系统偏差后的ERA-5精度较好。融合PWV水汽图能够有效抑制ERA-5 PWV异常情况,校准模型使用求解播发都较为方便,可提升再分析资料的精度,具有一定优势。
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