不同加权平均温度模型对大气可降水量影响分析

陈祥明; 王宝宝; 李若瑜; 林乐科; 朱庆林

doi:10.12265/j.gnss.2023016

不同加权平均温度模型对大气可降水量影响分析

doi: 10.12265/j.gnss.2023016

1.
中国电波传播研究所, 山东青岛 266107
2.
航天系统部装备部军事代表局驻石家庄军事代表室, 石家庄 050081

基金项目: 张明高院士工作室基金 (A332103Y12)

详细信息

作者简介:
陈祥明：(1983-)，男，硕士，高级工程师，主要从事电波传播理论研究及应用方面的工作

王宝宝：(1992-)，男，助理工程师，研究方向为航天测运控装备、通信导航等装备领域质量监督

李若瑜：(1999-)，女，硕士研究生，研究方向为中性大气对无线电波传播的影响

林乐科：(1972-)，男，博士，研究员，研究方向为电波环境与传播特性

朱庆林：(1981-)，男，博士，研究员，主要从事GNSS精密单点定位和电波传播技术及应用方面的工作

通信作者:
陈祥明 E-mail: chenxm@crirp.ac.cn

中图分类号: P228.4；TN011
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2023-02-10
- 网络出版日期: 2023-06-19

Influence analysis of different weighted mean temperature models on precipitable water vapor

1.
China Research Institute of Radiowave Propagation, Qingdao 266107, China
2.
Shijiazhuang Military Representative Office of the Military Representative Bureau of the Equipment Department of Aerospace Systems Center, Shijiazhuang 050081, China

摘要

摘要: 加权平均温度(WMT)是地基全球卫星导航系统(GNSS)气象学中解算大气可降水量(PWV)时的一个重要物理量，利用国内四个典型地区2019年的历史气象探空数据计算各剖面的WMT，构建了适合当地的WMT线性统计模型，并对所建模型、工程上常用的几种WMT统计模型及利用其换算得到的PWV进行了对比. 根据统计结果可知：对于精度较高的需求，构建适合当地的统计模型是很有必要的，另外，各统计模型中Mao模型和Mendes模型的精度相对较高，在不具备建模条件的情况下可以优先考虑. 本统计结果可为其他涉及WMT的工程应用提供参考.
- 地基全球卫星导航系统(GNSS)气象学 /
- 大气可降水量(PWV) /
- 加权平均温度(WMT) /
- 对流层天顶湿延迟(ZWD) /
- 转换因子
Abstract: The weighted mean temperature (WMT) is an important parameter to calculate precipitable water vapor in ground based GNSS meteorology. Four local linear statistical models of the WMT were derived from their historical radiosonde data in 2019. The comparison with other WMT models and the precipitable water vapor calculated by them show that Mao model and Mendes model have higher precision in the four cities, and it is necessary to establish local model for high-precision applications. The findings provide valuable reference for engineering fields concerned with the weighted mean temperature.
- ground based GNSS meteorology /
- precipitable water vapor /
- weighted mean temperature (WMT) /
- zenith wet delay /
- conversion factor

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图 1 四个地方不同月份WMT的RMSE统计结果

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图 2 四个地区不同月份PWV的RMSE统计结果

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表 1 常数系数

系数	a	b	c	d
平冰面(ice)	6.1115	23.036	333.7	279.82
平液面(water)	6.1121	18.678	234.5	257.14

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表 2 T_m当地统计模型系数

地区	常数项${a_i}$	系数项${b_i}$
长春	31.56	0.8556
青岛	18.30	0.9047
乌鲁木齐	107.59	0.5853
海口	126.72	0.5445

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表 3 WMT统计RMSE K

地区	Bevis 模型	Mendes 模型	Solbrig 模型	Schueler 模型	Mao 模型	当地模型
长春	3.92	3.50	3.65	5.27	3.44	3.37
青岛	3.83	3.62	4.12	6.50	3.68	3.33
乌鲁木齐	3.73	4.29	4.31	4.80	4.54	3.21
海口	4.70	4.09	5.30	9.50	4.20	1.77

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表 4 PWV统计RMSE mm

地区	Bevis模型	Mendes模型	Solbrig模型	Schueler模型	Mao模型	当地模型
长春	0.174	0.164	0.196	0.411	0.166	0.166
青岛	0.268	0.239	0.303	0.578	0.245	0.213
乌鲁木齐	0.160	0.177	0.149	0.169	0.175	0.125
海口	0.610	0.510	0.689	1.338	0.522	0.264

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参考文献(10)

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