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基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估

郑志卿 张克非 李龙江 师嘉奇 张明浩

郑志卿, 张克非, 李龙江, 师嘉奇, 张明浩. 基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估[J]. 全球定位系统, 2022, 47(5): 100-110. doi: 10.12265/j.gnss.2022119
引用本文: 郑志卿, 张克非, 李龙江, 师嘉奇, 张明浩. 基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估[J]. 全球定位系统, 2022, 47(5): 100-110. doi: 10.12265/j.gnss.2022119
ZHENG Zhiqing, ZHANG Kefei, LI Longjiang, SHI Jiaqi, ZHANG Minghao. Performance evaluation of atmospheric precipitable water vapor inversion of mutil-system GNSS at selected MGEX stations[J]. GNSS World of China, 2022, 47(5): 100-110. doi: 10.12265/j.gnss.2022119
Citation: ZHENG Zhiqing, ZHANG Kefei, LI Longjiang, SHI Jiaqi, ZHANG Minghao. Performance evaluation of atmospheric precipitable water vapor inversion of mutil-system GNSS at selected MGEX stations[J]. GNSS World of China, 2022, 47(5): 100-110. doi: 10.12265/j.gnss.2022119

基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估

doi: 10.12265/j.gnss.2022119
基金项目: 国家自然科学基金重点项目(41730109);国家自然科学基金面上项目(41874040)
详细信息
    作者简介:

    郑志卿:(1998—),男,硕士,研究方向为GNSS数据处理与GNSS气象学

    张克非:(1964—),男,博士,教授,研究方向为GNSS大气遥感,太空资源探测与利用,智慧农业大数据平台,空间环境管理

    李龙江:(1995—),男,博士,研究方向为地基GNSS水汽反演及在降雨预报中的应用

    师嘉奇:(1996—),男,博士,研究方向为卫星精密定轨与高精度电离层建模

    张明浩:(1998—),男,博士,研究方向为GNSS气象学

    通讯作者:

    张克非 E-mail: profkzhang@cumt.edu.cn

  • 中图分类号: P228.4

Performance evaluation of atmospheric precipitable water vapor inversion of mutil-system GNSS at selected MGEX stations

  • 摘要: 2020年6月北斗卫星导航系统(BDS)完成全面组网,为分析其解算水汽信息的精度,选用15个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站2021年10月至11月的观测数据进行水汽反演. 利用GAMIT软件分别解算BDS、GPS、Galileo和GLONASS的观测数据,将得到的对流层天顶延迟(ZTD)与国际GNSS服务(IGS)发布的结果进行对比,并将解算的大气可降水量(PWV)分别与探空数据、ERA5数据计算得到的PWV对比. 实验结果表明:截止高度角设置为5°时,4个卫星系统估计的ZTD均方根 (RMS)均小于13 mm,GPS-PWV、BDS-PWV、Galileo-PWV、GLONASS-PWV与无线电探空可降水量(RS-PWV)相比,RMS平均值分别为2.25 mm、2.46 mm、2.52 mm和2.84 mm,RMS均小于3 mm;与ERA5-PWV相比,RMS平均值分别为1.63 mm、1.86 mm、1.76 mm和1.99 mm,RMS均小于2 mm. GPS探测水汽的精度最高,BDS探测水汽的精度低于GPS和Galileo,高于GLONASS,均满足气象学应用需求.

     

  • 图  1  MGEX 测站与探空站分布图

    图  2  不同截止高度角解算的GPS-ZTD与IGS发布ZTD 差值散点图

    图  3  ZTD时间序列

    图  4  GPS、BDS、Galileo和GLONASS解算ZTD与IGS发布的ZTD相关性分析

    图  5  各测站GPS、BDS、Galileo和GLONASS解算ZTD的bias

    图  6  各测站GPS、BDS、Galileo和GLONASS解算ZTD的RMS

    图  7  GPS、BDS、Galileo和GLONASS解算ZTD的bias和RMS

    图  8  4个卫星系统在测站BRST、JFNG、URUM和WUH2反演PWV的bias与RMS

    图  9  PWV时间序列

    图  10  GPS、BDS、Galileo和GLONASS反演PWV与ERA5-PWV相关性分析

    图  11  各测站GPS、BDS、Galileo和GLONASS反演PWV的bias

    图  12  各测站GPS、BDS、Galileo和GLONASS反演PWV的RMS

    图  13  GPS、BDS、Galileo和GLONASS解算PWV的bias和RMS

    表  1  数据解算参数设置

    参数选项参数设置
    解算模式双差
    观测值类型LC_AUTCLN
    轨道处理策略BASELINE
    迭代次数1-ITER
    对流层延迟时间分辨率/h1
    截止高度角/(°)$ 5 $
    采样间隔/s30
    海潮模型Otl.FES2004.grid
    对流层模型Saastamoninen
    映射函数模型VMF1
    卫星轨道WUM精密星历
    其他default
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    表  2  1959至今基于气压分层ERA5逐小时数据描述

    参数取值
    水平分辨率全球0.25°×0.25°
    垂直分辨率1 000~1 hPa,共 37 个气压层
    时间覆盖范围1959 年至今
    时间分辨率/h1
    气象参数位势、相对湿度、温度、比湿等 16 个气象参数
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    表  3  不同截止高度角解算的GPS-ZTD的bias和RMS mm

    测站bias/RMS
    10°15°20°25°
    CUSV 1.99/8.67 1.04/8.61 2.09/8.57 0.75/8.52 2.94/9.63 3.22/10.09
    IISC 0.16/5.63–0.02/5.62 0.34/5.78–2.88/6.62 1.42/6.23 –4.24/9.04
    JFNG–0.30/5.40–0.32/5.40–0.29/5.34–1.15/5.75–1.17/5.96 3.17/7.55
    KIT3 1.06/5.71 0.90/5.68 1.10/5.76–1.14/5.68–1.41/6.51 11.96/14.04
    POL2 1.04/4.50 0.95/4.54 1.07/4.57 1.74/5.06 8.38/7.63 19.00/20.14
    TASH 1.48/4.56 1.37/4.53 1.46/4.60 1.68/4.81 3.59/6.38 11.74/13.25
    ULAB–1.88/5.01–1.60/5.00–1.80/5.00–2.76/5.53–2.95/6.15 –12.67/14.03
    URUM–1.20/5.12 –1.02/5.08 –1.14/5.11 –5.05/7.43 –6.01/11.06 –6.46/10.01
    WUH2 0.67/7.12 0.56/7.05 0.71/7.04 –1.10/7.17 0.15/6.60 1.26/6.71
    平均值 0.34/5.75 0.21/5.72 0.39/5.75 –1.10/6.29 0.55/7.35 3.00/11.65
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-29
  • 录用日期:  2022-07-31
  • 网络出版日期:  2022-09-27

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