Study on FY-4A PWV correction model in Beijing-Tianjin-Hebei region
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摘要: 融合全球卫星导航系统(GNSS)与风云气象卫星FY-4A可获得高精度高空间分辨率的水汽分布信息. 利用中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)提供的GNSS观测资料开展京津冀地区FY-4A水汽校正研究. 首先对京津冀地区进行区域划分,按区域分季节开展GNSS水汽与FY-4A水汽的相关性分析;其次分区域、分季节选择不同的函数模型结合GNSS水汽资料构建FY-4A水汽校正模型;然后采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后通过分区域FY-4A水汽校正和图像叠加,获得校正后的京津冀地区FY-4A水汽分布. 研究表明:FY-4A水汽与GNSS水汽的相关性较好,区域FY-4A水汽校正模型精度与单站点模型精度相当,可取代单站点模型用于FY-4A的水汽校正. 基于CMONOC的分区域函数模型在一定程度上提高FY-4A水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达(InSAR)大气校正提供参考.
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关键词:
- 中国大陆构造环境监测网络 /
- 全球卫星导航系统(GNSS) /
- 风云气象卫星 /
- 水汽 /
- 校正模型
Abstract: Integrating Global Navigation Satellite System (GNSS) and Fengyun meteorological satellite FY-4A can obtain high-precision and high-spatial resolution water vapor distribution information. This paper used the GNSS observation data from crustal movement observation network of China (CMONOC) to carry out the FY-4A water vapor correction study in the Beijing-Tianjin-Hebei region. Firstly, the Beijing-Tianjin-Hebei region was divided into four regions, and the correlation analysis between GNSS precipitable water vapor (PWV) and FY-4A PWV was carried out by regions and seasons. Secondly, different function models were selected by region and season and combined with GNSS PWV data to construct the FY-4A PWV correction models. Then, the GNSS PWV was compared with the results of the regional model and the single-site model respectively to carry out the reliability test of the model. Finally, the corrected FY-4A PWV distribution in the Beijing-Tianjin-Hebei region was obtained through regional FY-4A PWV correction and mosaiced. Research shows that the FY-4A PWV has a good correlation with GNSS PWV, and the accuracy of the regional FY-4A PWV correction model is equivalent to that of the single-site model, which can replace the single-site model for the FY-4A PWV correction. The regional model based on CMONOC GNSS PWV can improve the accuracy of FY-4A PWV to a certain extent, and provide references for the short-term weather forecast and InSAR atmospheric correction. -
表 1 FY-4A水汽精度评定及其与GNSS水汽的相关性
区域类型 站点名称 春 夏 秋 冬 相关性 RMSE/ mm 相关性 RMSE/ mm 相关性 RMSE/ mm 相关性 RMSE/ mm 1 HECX 0.951 2.230 0.935 4.42 0.964 2.57 0.929 0.980 HELQ 0.913 2.800 0.929 3.90 0.967 1.95 0.919 1.020 HELY 0.948 2.550 0.941 4.21 0.954 2.74 0.933 0.933 2 BJFS 0.930 2.160 0.926 4.27 0.967 2.03 0.889 1.020 BJSH 0.924 2.250 0.889 4.81 0.970 2.11 0.904 1.090 HETS 0.947 2.560 0.871 4.93 0.966 2.70 0.926 0.880 JIXN 0.925 2.480 0.876 4.53 0.976 2.18 0.885 1.280 BJGB 0.909 2.430 0.895 4.27 0.974 2.18 0.877 1.070 3 TJBD 0.948 2.140 0.882 4.45 0.966 2.13 0.903 0.930 TJBH 0.951 2.270 0.896 4.80 0.961 2.41 0.912 0.890 TJWQ 0.956 2.040 0.895 4.51 0.870 1.51 0.900 0.970 4 BJYQ 0.909 1.920 0.875 4.10 0.947 2.22 - - HECC 0.898 1.690 0.914 3.80 0.937 2.24 0.868 0.890 HECD 0.899 2.180 0.876 4.67 0.965 2.38 0.869 0.910 HEYY 0.885 0.885 0.927 2.85 0.943 1.91 0.855 0.810 HEJZ 0.890 1.840 0.918 4.31 0.928 2.63 0.853 0.820 注:BJSH站点GNSS水汽数据不足,故无法得到相关性及及RMSE,上述相关系数均通过显著性检验. 表 2 FY-4A水汽与GNSS水汽的相关性与RMSE统计
区域类型 春 夏 秋 冬 相关性 RMSE/mm 相关性 RMSE/mm 相关性 RMSE/mm 相关性 RMSE/mm 1 0.938 2.54 0.923 4.18 0.959 2.44 0.925 1.01 2 0.951 2.38 0.897 4.52 0.964 2.26 0.902 1.07 3 0.892 1.89 0.905 3.97 0.945 2.30 0.848 0.86 4 0.925 2.21 0.888 3.95 0.964 2.16 0.965 1.24 注:区域类型编号与表1对应,上述相关系数均通过显著性检验. 表 3 FY-4A水汽校正模型统计
区域类型 季节及模型 b0 b1 季节及模型 b0 b1 1 春 −0.725 1.006 秋 0.016 0.955 夏 −0.074 0.936 冬 −0.163 1.020 2 春 −0.368 1.045 秋 −0.415 1.038 夏 2.541 0.932 冬 0.102 1.062 3 春 0.169 0.945 秋 −0.161 0.941 夏 1.014 0.924 冬 −0.157 1.007 4 春 −0.593 1.053 秋 −0.587 1.034 夏 2.296 0.929 冬 0.018 1.092 注:b0、b1为以FY-4A水汽作为自变量,GNSS水汽作为因变量,构建的线性模型系数. 表 4 校正后FY-4A水汽与GNSS水汽的RMSE统计
mm 区域类型 季节 春 夏 秋 冬 RMSE 平均偏差 RMSE 平均偏差 RMSE 平均偏差 RMSE 平均偏差 1 2.12 −0.500 4.19 −2.146 1.90 −0.945 0.96 −0.003 2 1.87 −0.085 3.38 2.227 2.14 0.892 0.84 0.138 3 2.60 −0.427 3.91 −1.311 2.10 −1.098 1.05 −0.161 4 2.08 −0.044 4.48 −0.099 2.26 −0.057 1.00 −0.020 表 5 区域模型用于单站点校正与单站点模型直接校正的RMSE对比
mm 区域类型 站点名称 单站点模型 区域模型 1 HELY 3.16 3.91 2 JIXN 3.36 4.48 3 TJWQ 3.40 4.19 4 HECC 3.16 3.38 表 6 校正前后均方根误差差值比较
mm 区域类型 时间 1月30日 3月4日 7月14日 10月7日 RMSE
差值RMSE
差值RMSE
差值RMSE
差值1 0.01 0.04 0.33 0.21 2 0.04 0.04 0.52 0.20 3 0.03 0.07 0.29 0.24 4 0.03 0.03 0.09 0.02 -
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