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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:高祥 蒋春华 陈少妮 刘广盛 王帅民 GAO Xiang;JIANG Chunhua;CHEN Shaoni;LIU Guangsheng;WANG Shuaimin(School of Geomatics,Liaoning Technical University,Fuxin,Liaoning 123000,China;State Key Laboratory of Geo-Information Engineering,Xi’an 710054,China;State Key Laboratory of Geodesy and Earths’Dynamics,Innovation Academy for Precision Measurement Science and Technology,CAS,Wuhan 430077,China;College of Mining and Geomatics,Hebei University of Engineering,Handan,Hebei 056038,China)
机构地区:[1]辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000 [2]地理信息工程国家重点实验室,西安710054 [3]中国科学院精密测量科学与技术创新研究院大地测量与地球动力学国家重点实验室,武汉430077 [4]河北工程大学矿业与测绘工程学院,河北邯郸056038
出 处:《导航定位学报》2024年第2期120-128,共9页Journal of Navigation and Positioning
基 金:辽宁省博士启动基金项目(2021-BS-275);辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(LJKMZ20220673);中国科学院精密测量科学技术创新研究院大地测量与地球动力学国家重点实验室资助项目(SKLGED2023-3-2)。
摘 要:为了进一步提升大气加权平均温度(T_(m))模型在地基全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)中的精度,提出一种中国区GNSS加权平均温度模型:针对中国地势复杂多变,气候多样的环境特征,基于1990—2019年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5),综合考虑T_(m)的季节性变化及长期线性趋势,构建T_(m)的分层格网模型(CT_(m)S);然后以74个无线电探空站提供的2020年气象数据为参考,评估CT_(m)S的精度及可用性,并利用第三代全球T_(m)模型(GT_(m)-III)及全球气压温度(GPT3)模型进行对比验证。结果表明:CT_(m)S模型的均方根偏差(RMSE)均值为4.0 K,较GPT3及GT_(m)-III模型分别提升21.6%及8.0%,且在高海拔地区表现出明显的精度优势;CT_(m)S模型的PWV不确定度均值为0.32mm,相比于GPT3及GT_(m)-III模型分别减少16.6%及6.5%,且在中国西北地区表现出更优的精度及稳定性;提出的模型可为中国地区GNSS实时水汽监测提供参考。In order to further improve the accuracy of the atmospheric weighted mean temperature(T_(m))model retrieving precipitable water vapor(PWV)from the ground-based global navigation satellite systems(GNSS),the paper proposed a GNSS weighted mean temperature in China:in view of complex terrain and diverse climate in China,a stratified grid T_(m) model(CTmS)was developed based on data of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis v5(ERA5)from 1990 to 2019,taking into account seasonal variations and long-term linear trends;and then taking meteorological data from 74 radiosonde stations in 2020 as a reference,the accuracy and availability of CTmS were evaluated,and GTm-III and GPT3 models were used for comparison and validation.Results showed that the mean RMSE of the CTmS model would be 4.0 K,which could be an increase of 21.6%and 8.0%over GPT3 and GTm-III models,respectively,indicating an obvious advantage of accuracy in high altitude area;moreover,the mean uncertainty of PWV using CTmS model would be 0.32 mm,which could be 16.6%and 6.5%less than that of GPT3 and GTm-III models,respectively,with better accuracy and stability in northwestern China;in general,the proposed model could provide a reference for GNSS-PWV retrieval in China.
关 键 词:加权平均温度(T_(m)) 可降水量(PWV) 垂直分层 欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5) 无线电探空
分 类 号:P228[天文地球—大地测量学与测量工程]
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