地基GNSS水汽反演及其在极端天气中的应用研究

何琦敏

1. 苏州科技大学地理科学与测绘工程学院,江苏 苏州 215009; 2. 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州 221116

全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)作为一项颠覆性的导航技术,在诸多重要领域(如测绘、气象、交通、环境和农业等)都得到了广泛的应用。GNSS作为一种新型的水汽探测手段,具有重要的研究前景和应用潜力。它克服了传统气象观测水汽的诸多缺点(成本高、时间分辨率低、仪器偏差与漂移影响较大、易受天气影响等),能够实时反映大气环境的变化规律,全天候地获取全球大气水汽信息。然而,GNSS气象学作为一项快速发展的学科,在多尺度的天气灾害事件监测与预报模型的应用研究中还很有限。

论文以利用地基GNSS水汽反演技术监测极端天气的相关理论与应用为研究目标,对大气改正模型进行深入探讨,优化了GNSS水汽反演中的关键参数,对不同数据处理和观测模式的GNSS水汽产品进行了精度评估。首先,建立了高精度的GNSS水汽监测系统;然后,开展了极端天气下的水汽、温度、气压、风速和降雨量等多气象参数的研究;最后,挖掘了水汽变化过程中的极端天气短临预警信号。论文的主要研究内容如下。

(1) 研究了5种主流的大气温度与气压经验模型在中国区域的精度分布情况以及它们的年、半年和日变化项的特征,为相应的模型选择及优化提供理论参考。

(2) 针对气象数据的低时空分辨率问题,考虑了温度和气压的时空相关性,提出了一种基于IAGA(improved adaptive genetic algorithm)改进的时空克里金(Kriging)模型(IAGA-Kriging),解决了气象数据的时空不连续性问题,试验结果表明其精度优于传统的时空插值模型。

(3) 研究了多种基于地表气象参数建立的Tm回归模型在中国区域的精度,充分考虑了Tm的非线性特征,采用人工神经网络(artificial neural network,ANN)和支持向量回归(support vector regression,SVR)模型,对相应模型进行了进一步优化。结果表明,通过组合ANN或SVR模型,能够有效减小线性Tm模型的系统偏差。

(4) 建立了基于BNC+Bernese组合的GNSS水汽监测系统,并对该系统在不同观测和处理模式下输出的水汽精度进行了评估。结果表明,双差法反演的PWV(DD-PWV)对卫星星历的精度依赖性较小,即使在台风天气中,实时和事后的DD-PWV精度无明显差异。当使用精密单点定位法(PPP)反演PWV(PPP-PWV)时,实时的PPP-PWV精度低于事后精度。

(5) 以2018年香港超级台风“山竹”为例,研究了台风登陆前后,气温、气压、风速、降雨量和PWV的变化特征。提出了一种利用高时间分辨率的水汽产品监测台风的新方法,建立了台风移动的理论几何模型,使用该方法分别计算了5种不同等级的热带气旋移动速度,与气象部门发布的结果基本一致。

论文为GNSS气象学进一步的发展提供了有价值的理论基础与应用参考,拓展了GNSS技术在热带气旋中的应用。