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作 者:罗相涛 黄良珂 LUO Xiangtao;HUANG Liangke(Guangzhou Municipal Engineering Design and Research Institute Co.,Ltd.,Guangzhou 510060,China;College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,Guilin 541006,China;Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics,Guilin 541006,China)
机构地区:[1]广州市市政工程设计研究总院有限公司,广州510060 [2]桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541006 [3]广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541006
出 处:《全球定位系统》2022年第4期93-100,共8页Gnss World of China
基 金:国家自然科学基金项目(41704027);广西自然科学基金项目(2017GXNSFBA139,2017GXNSFDA016);广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(19-050-11-02);广西“八桂学者”岗位专项项目。
摘 要:由于日本区域易受自然灾害频发、水汽特征变化复杂、探空站点分布稀疏的问题,进而制约了高精度水汽的获取,因此缺少此区域的高精度加权平均温度(T_(m))模型.鉴于此,采用2009—2016年全球大地测量观测系统(GGOS) Atmosphere T_(m)和ERA-Interim 2 m T_(s)格网数据新建立一种考虑T_(m)残差季节性变化和周日变化的适合日本区域的T_(m)模型(JQTm模型).同时,利用2017年日本区域13个探空站和110个GGOS Atmosphere T_(m)格网数据,对新建立的JQTm模型在日本区域的精度进行评估.研究发现:与GGOS Atmosphere T_(m)格网数据对比,JQTm模型的偏差(bias)和均方根误差(RMSE)分别为0.15 K和1.92 K,RMSE分别比GPT2w-1模型、GPT2w-5模型提升41.16%(1.33 K)、44.41%(1.53 K);与探空资料对比,JQTm模型的bias和RMSE分别为–0.66 K和2.14 K,RMSE分别比GPT2w-1模型、GPT2w-5模型提升28.43%(0.85 K)、29.61%(0.90 K).JQTm模型能够为日本区域提供高精度的T_(m)值,为研究此区域大气水汽和极端天气提供重要依据.Due to the frequent occurrence of natural disasters,complex changes in water vapor characteristics,and sparse sounding stations in Japan,it restricts the acquisition of high-precision water vapor,and lacks a high-precision T_(m) model in this area.In view of this article adopts the 2009 to 2016 Global Geodetic Observing System(GGOS) weighted average temperature(T_(m)) with the ERA-Interim 2 m T_(s) grid data,a new T_(m) model(JQTm model) suitable for the Japanese region that takes into account the seasonal variation of the T_(m) residual and the daily cycle variation is established.In addition,using the data of 13 sounding stations and 110 GGOS Atmosphere T_(m) grids in Japan in 2017,the accuracy of the newly established JQTm model in this paper is evaluated in Japan.The study found that compared with the GGOS Atmosphere T_(m) grid data,the bias and root mean square error(RMSE) of the JQTm model are 0.15 K and 1.92 K,respectively.The RMSE is 41.16%(1.33 K) and 44.41%(1.53 K) higher than the GPT2w-1 and GPT2w-5 models,respectively.Compared with the sounding data,the bias and RMSE of the JQTm model are –0.66 K and 2.14 K,respectively.The RMSE is 28.43%(0.85 K) and 29.61%(0.90 K) higher than the Bevis model,GPT2w-1 model,and GPT2w-5 model,respectively.The JQTm model can provide high-precision T_(m) values for the Japanese region and provide an important basis for studying atmospheric water vapor and extreme weather in this region.
关 键 词:日本区域 全球卫星导航系统(GNSS)水汽 全球大地测量观测系统(GGOS)Atmosphere T_(m) 探空资料 JQTm模型
分 类 号:P228.4[天文地球—大地测量学与测量工程]
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