近年来,洪涝灾害频发,给社会带来严重影响,而洪涝灾害期间往往伴随着显著的河流水位变化和大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)变化.本文以2024年发生在巴西阿雷格里港的洪涝灾害为例,选取GNSS站观测数据,分别开展了洪涝水位和...近年来,洪涝灾害频发,给社会带来严重影响,而洪涝灾害期间往往伴随着显著的河流水位变化和大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)变化.本文以2024年发生在巴西阿雷格里港的洪涝灾害为例,选取GNSS站观测数据,分别开展了洪涝水位和PWV监测研究.结果表明,暴雨前SPH4站水位反演与水文站数据的相关系数为0.993,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.02 m;暴雨期间,河流两岸的SPH4站与IDP1站的水位反演结果相关系数达到0.997,RMSE为0.06 m,降雨峰值与水位峰值存在2~5 d不等的时间差.GNSS站反演的PWV与探空站实测PWV的相关系数为0.992,RMSE仅为1.9 mm,PWV值达到峰值的5 h内出现降雨最大值.实验证明,岸基GNSS设备能够准确反演出洪涝水位变化和PWV变化,在洪涝灾害的预防和监测方面具有广阔的应用前景.展开更多
多年冻土的活动层具有周期性的变化规律,使用传统测量方法监测冻土形变不能满足高精度、低成本连续观测的需求.GNSS定位技术可以很好解决这些问题,但使用传统大地测量型接收机的监测系统成本较高,限制了该技术的普及.为提高冻土监测的...多年冻土的活动层具有周期性的变化规律,使用传统测量方法监测冻土形变不能满足高精度、低成本连续观测的需求.GNSS定位技术可以很好解决这些问题,但使用传统大地测量型接收机的监测系统成本较高,限制了该技术的普及.为提高冻土监测的普适性,本文提出使用监测专用的北斗/GNSS接收机结合供电系统以及物联网技术组成一套冻土综合监测系统.通过精密单点定位(precise point positioning,PPP)技术获取冻土地面形变并反演大气可降水量(precipitable water vapor,PWV),并利用全球导航卫星系统干涉反射(Global Navigation Satellite System Interferometric Reflectometry,GNSS-IR)技术反演冻土区域地表环境参数,实现冻土区域多参数的综合监测,为保证GNSS数据的质量,使用Anubis软件对观测文件的数据质量进行了综合分析.结果显示在正常情况下观测数据的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和多路径误差满足要求,数据完整率较低,部分观测数据的周跳比较高,利用四系统融合解算得到的冻土形变在精度和稳定性上相较于单北斗和单GPS系统都更好,多系统融合获得的PWV和雪深序列能够较好的反映测站环境的变化,土壤湿度反演结果与ERA5土壤湿度产品能够较好的匹配.该北斗/GNSS监测系统为监测冻土地区地面形变和环境参数提供了一种高效且经济的方案,为冻土灾害预警、冻土退化评估等提供数据支持的同时,拓展了北斗/GNSS在冻土地区监测的应用价值.展开更多
高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的...高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的混合模型——全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2wet,GPT2w)+球谐函数(spherical harmonic function,SHF)+多项式拟合(polynomial fitting,PF),简称GSP模型。该模型通过GPT2w计算PWV的初始值,利用SHF拟合PWV的偏差序列,利用PF对模型偏差进行校正,并引入Bartlett检验确定GSP模型中多源数据的最优权值。选取2014年中国云南省26个全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)测站和37个欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasting,ECMWF)气候再分析数据集(ECMWF reanalysis-interim,ERA-Interim)格网点(1°×1°)的数据为例,建立GSP模型并进行验证,发现GSP模型较传统PF模型的精度提升率为15%~18%。以ECMWF第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5,ERA5)提供的PWV格网数据(0.25°×0.25°)为参考,GSP模型的平均均方根误差和偏差分别为1.64 mm、-0.25 mm。上述结果表明GSP模型具有较高的精度,对于极端天气预警具有重要作用。展开更多
针对已有天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)模型的建模数据未能顾及精细的日周期变化的问题,为充分探究顾及日周期变化对建模的精度影响,根据2015—2017年ECMWF提供的第5代再分析资料(ERA5)建立未顾及日变化的CZWD_1模型和顾及日变化的C...针对已有天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)模型的建模数据未能顾及精细的日周期变化的问题,为充分探究顾及日周期变化对建模的精度影响,根据2015—2017年ECMWF提供的第5代再分析资料(ERA5)建立未顾及日变化的CZWD_1模型和顾及日变化的CZWD_2模型,利用未参与建模的2018年ERA5再分析资料和无线电探空数据进行精度验证,并与广泛使用的GPT3模型进行精度对比。结果表明:以2018年ERA5再分析资料为参考值,CZWD_2模型表现出最优的精度,年均均方根(root mean square,RMS)值相较于GPT3和CZWD_1模型分别提高了0.90 cm (18.7%)和0.32 cm (7.6%);以2018年无线电探空数据为参考值,CZWD_2模型的年均均方根(root mean square,RMS)值相较于GPT3和CZWD_1模型分别提高了1.24 cm (21.2%)和0.47 cm (9.3%)。此外,将所构建的ZWD模型应用于全球导航卫星系统(global navigation satellite systems,GNSS)水汽(precipitable water vapor,PWV)反演,CZWD_2模型表现出最优的反演精度,其RMS值相较于GPT3和CZWD_1模型分别提高了1.52 mm (27.7%)和0.38 mm (8.8%)。因此,CZWD_2模型更适用于中国东部地区的GNSS水汽探测及气象研究。展开更多
文摘多年冻土的活动层具有周期性的变化规律,使用传统测量方法监测冻土形变不能满足高精度、低成本连续观测的需求.GNSS定位技术可以很好解决这些问题,但使用传统大地测量型接收机的监测系统成本较高,限制了该技术的普及.为提高冻土监测的普适性,本文提出使用监测专用的北斗/GNSS接收机结合供电系统以及物联网技术组成一套冻土综合监测系统.通过精密单点定位(precise point positioning,PPP)技术获取冻土地面形变并反演大气可降水量(precipitable water vapor,PWV),并利用全球导航卫星系统干涉反射(Global Navigation Satellite System Interferometric Reflectometry,GNSS-IR)技术反演冻土区域地表环境参数,实现冻土区域多参数的综合监测,为保证GNSS数据的质量,使用Anubis软件对观测文件的数据质量进行了综合分析.结果显示在正常情况下观测数据的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和多路径误差满足要求,数据完整率较低,部分观测数据的周跳比较高,利用四系统融合解算得到的冻土形变在精度和稳定性上相较于单北斗和单GPS系统都更好,多系统融合获得的PWV和雪深序列能够较好的反映测站环境的变化,土壤湿度反演结果与ERA5土壤湿度产品能够较好的匹配.该北斗/GNSS监测系统为监测冻土地区地面形变和环境参数提供了一种高效且经济的方案,为冻土灾害预警、冻土退化评估等提供数据支持的同时,拓展了北斗/GNSS在冻土地区监测的应用价值.
文摘高精度和高时空分辨率的大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)信息对于极端天气研究具有重要作用。传统的单一水汽探测技术获取的PWV因其系统设计的局限性存在精度差、时空分辨率低等缺陷。针对该问题,提出了一种基于多源数据的混合模型——全球温度气压湿度(global pressure and temperature 2wet,GPT2w)+球谐函数(spherical harmonic function,SHF)+多项式拟合(polynomial fitting,PF),简称GSP模型。该模型通过GPT2w计算PWV的初始值,利用SHF拟合PWV的偏差序列,利用PF对模型偏差进行校正,并引入Bartlett检验确定GSP模型中多源数据的最优权值。选取2014年中国云南省26个全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)测站和37个欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasting,ECMWF)气候再分析数据集(ECMWF reanalysis-interim,ERA-Interim)格网点(1°×1°)的数据为例,建立GSP模型并进行验证,发现GSP模型较传统PF模型的精度提升率为15%~18%。以ECMWF第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5,ERA5)提供的PWV格网数据(0.25°×0.25°)为参考,GSP模型的平均均方根误差和偏差分别为1.64 mm、-0.25 mm。上述结果表明GSP模型具有较高的精度,对于极端天气预警具有重要作用。
文摘针对已有天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)模型的建模数据未能顾及精细的日周期变化的问题,为充分探究顾及日周期变化对建模的精度影响,根据2015—2017年ECMWF提供的第5代再分析资料(ERA5)建立未顾及日变化的CZWD_1模型和顾及日变化的CZWD_2模型,利用未参与建模的2018年ERA5再分析资料和无线电探空数据进行精度验证,并与广泛使用的GPT3模型进行精度对比。结果表明:以2018年ERA5再分析资料为参考值,CZWD_2模型表现出最优的精度,年均均方根(root mean square,RMS)值相较于GPT3和CZWD_1模型分别提高了0.90 cm (18.7%)和0.32 cm (7.6%);以2018年无线电探空数据为参考值,CZWD_2模型的年均均方根(root mean square,RMS)值相较于GPT3和CZWD_1模型分别提高了1.24 cm (21.2%)和0.47 cm (9.3%)。此外,将所构建的ZWD模型应用于全球导航卫星系统(global navigation satellite systems,GNSS)水汽(precipitable water vapor,PWV)反演,CZWD_2模型表现出最优的反演精度,其RMS值相较于GPT3和CZWD_1模型分别提高了1.52 mm (27.7%)和0.38 mm (8.8%)。因此,CZWD_2模型更适用于中国东部地区的GNSS水汽探测及气象研究。
