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大气中水汽含量和分布的变化对气候的影响是巨大的,达到一定程度时,它能够形成降雨,从而引发其他天气现象。地球上许多自然灾害和它有着密不分割的关系,但是它的时空分布和变化相当复杂,如何有效地、准确地获取水汽分布的信息对预防自然灾害和指导国民经济发展有着重要的意义。随着GPS定位精度变得越来越高以及CORS系统的不断建立,地基GPS探测水汽逐渐成为了一种全新的探测水汽的手段。与传统的气象探测手段对比,地基GPS获取的水汽信息有着精度高、时空分辨率高、节省成本、不受时间影响等优点。本文主要研究大气水汽含量的变化,运用地基GPS气象学原理,基于CORS站观测的数据,讨论了获得大气水汽信息的技术问题。本文的主要研究内容如下:(1)本文使用GAMIT/GLOBK软件解算香港区域CORS系统采集的数据,反演得出各个测站的大气可降水量PWV,将GPS/PWV与探空资料的结果进行对比分析。通过实验对比分析了采用不同的星历产品、不同加权平均温度模型和不同对流层延迟模型对反演可降水量PWV的影响。(2)运用投影法计算了斜路径可降水量SWV;以(114.0°E,22.20°N)作为起点,经度和纬度均是每隔0.05°划分一个网格,每850m划分为一层,网格数共为360个(6×6×10个),划分了香港层析区域的三维网格;根据层析原理建立了层析方程组,利用Kalman滤波法求解层析方程组,并验证了它的可行性,并且绘制了层析三维水汽的气象产品图。(3)分析了非均匀分层对层析大气水汽三维分布的影响,以450m的垂直分辨率划分每层划分低于4.5km的大气层,以900m的垂直分辨率划分4.5~9km的大气层,一共15层,与之前每850m一层的均匀分层的结果进行了对比,认为这种非均匀分层的方法更符合水汽分布的实际情况。(4)以2014年02月03日探空站数据加入±50%的误差作为层析初值,讨论层析初值对Kalman滤波方法求解层析结果的影响,最后发现层析结果依旧与探空资料相互一致,因此认为Kalman滤波方法不依赖层析初值的精度,倾向于GPS实时观测的数据,同时也一定程度上避免了层析方程的病态。