GPS遥感气象要素的理论与应用研究

论文题目: GPS遥感气象要素的理论与应用研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 大地测量学与测量工程

作者: 曲建光

导师: 刘基余

关键词: 气象学,天顶中性层延迟,天顶静水力学延迟,天顶湿延迟,综合水汽含量,转换系数,平均温度,掩星,反演,积分变换,折射角,折射率,气象要素

文献来源: 武汉大学

发表年度: 2005

论文摘要: GPS气象学是一门新兴的学科,随着全球导航卫星系统和低轨卫星计划的发展,GPS气象学也得到了迅速地发展,同时也为我们提供了更多的研究课题,对其进行深入的研究将有助于GPS气象学的发展和应用。 本文详细介绍了GPS气象学的发展现状和已经取得的研究成果,分析了国内外的研究动态。综合论述了GPS、GLONASS和Galileo系统的构成、特点和发展情况以及GPS现代化进程。全面介绍了未来的低轨卫星计划—我国台湾和美国联合开发的COSMIC计划和欧洲空间局开发的ACE+计划的组成、研究领域、目标和任务,并分析了各自的技术特点。通过与传统的大气探测手段的比较,从地基和空基两个方面讨论了GPS气象遥感技术的特点。对地基和空基GPS遥感气象要素的理论和实现方法进行了深入的研究,并通过大量的实际观测数据的处理和分析对理论模型和方法进行了充分地研究。本文的主要研究成果包括: (1) 修正了Hopfield模型,提高了其计算结果的可靠性:Hopfield、Saastamoinen和Black等三种模型是利用GPS数据推算大气综合水汽含量(integrated water vapor(IWV))时,计算天顶静水力学延迟(zenith hydrostatic delay(ZHD))的主要模型,它们的精度将直接影响到水汽含量的精度,为此,本文采用我国地理位置不同的三个IGS跟踪站(北京、武汉和拉萨)上的天顶中性层延迟(zenith neutral delay(ZND))和气象数据,使用上述三种模型分别计算了水汽含量,并对计算结果进行了比较和分析。发现在拉萨站,Hopfield模型与其它两种模型计算的IWV出现了系统性的偏移现象,通过与拉萨站上的探空数据的比较证实Saastamoinen和Black模型计算的IWV比较合理。随后通过对不同地理位置、不同海拔高程跟踪站和不同日期的计算结果的比较,证明了Hopfield模型计算的IWV出现系统性偏差与地理经纬度和日期无关,只与测站的海拔高程有关。本文通过对23个IGS站(海拔高程较均匀的分布在0km-3.622km之间)的IWV偏差的数据拟合,首次给出了Hopfield模型的改正项。通过实际观测数据的验算证明Hopfield模型的修正项能很好地消除由于测站高程的变化所引起的天顶静水力学延迟的系统误差,大大提高Hopfield模型推算结果的可靠性。 (2) 首次提出了利用天顶中性层延迟直接推算水汽含量新方法:通过对北京、武汉和拉萨站上的天顶中性层延迟和相应的水汽含量的比较,笔者发现ZND的变化趋势与IWV的变化趋势是一致的,通过数值上的进一步分析和研究,本文首次提出了利用天顶中性层延迟直接推算水汽含量新方法,经过实测数据的计算,证明了它的可行性。

论文目录:

引言

第一章 绪论

1.1 全球导航卫星系统的发展概况

1.2 低轨卫星计划的发展

1.3 GPS遥感气象要素的特点

1.3.1 传统的采集气象数据的方法及特点

1.3.2 GPS气象遥感技术的特点

1.4 本章小节

第二章 地基GPS遥感气象要素的原理及特点

2.1 GPS信号的延迟

2.1.1 天顶静水力学延迟的推算

2.1.2 天顶湿延迟的推算

2.2 大气综合水汽的推算

2.2.1 平均温度T_m的确定

2.2.2 转换系数k的确定

2.3 从GPS推算大气水汽的误差分析

2.3.1 GPS观测值对推算大气天顶中性层延迟的影响

2.3.2 推算天顶静水力学延迟和天顶湿延迟的误差

2.3.3 转换系数K的误差

2.3.4 推算IWV的误差

2.4 本章小节

第三章 地基GPS遥感气象要素的算法与实现

3.1 地基GPS遥感大气综合水汽数据处理分析系统简介

3.2 大气水汽含量计算结果的比较与分析

3.2.1 不同模型推算水汽含量差异原因的分析

3.2.2 Hopfield模型的修正

3.2.3 转换系数k和平均温度T_m的选择

3.2.4 转换系数k的动态改正

3.3 利用天顶中性层延迟直接推算水汽含量的方法

3.3.1 天顶中性层延迟和水汽含量变化趋势的比较

3.3.2 利用天顶中性层延迟直接推算水汽含量的方法

3.4 天顶湿延迟模型计算水汽结果的分析

3.5 本章小节

第四章 空基GPS遥感气象要素的掩星原理与方法

4.1 GPS掩星的基本观测量

4.2 掩星数据的反演方法

4.2.1 折射角的反演

4.2.2 电离层改正

4.2.3 Abel积分变换

4.2.4 大气参数的反演

4.3 上边界条件的确定

4.3.1 测量折射角的上边界的确定

4.3.2 温度上边界的确定

4.4 统计优化法

4.5 掩星测量的空间分辨率

4.6 地球扁率改正

4.7 坐标转换

4.8 最佳估计反演方法

4.9 由掩星数据反演气象要素的误差分析

4.9.1 掩星数据反演过程的主要误差源

4.9.2 附加相位延迟的误差对反演折射角的影响

4.9.3 反演折射角的误差对折射率的影响

4.9.4 密度、气压和温度的反掩误差

4.10 本章小节

第五章 空基GPS遥感气象要素的掩星解算与实现

5.1 数据来源

5.2 GPS掩星数据反演系统

5.3 GPS掩星的数据与分析

5.4 本章小节

第六章 结束语

中外文参考文献

攻读博士学位期间发表的主要论文、著作、主持的科研项目和获奖项目

后记

发布时间: 2006-03-27

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