基于GNSS的澳大利亚PWV反演及其与ENSO相关性研究一、引言全球导航卫星系统(GNSS)是一种利用卫星信号进行定位和测量的技术,广泛应用于气象、地质、农业等多个领域。其中,可降水量(PWV)是气象学中一个重要的参数,它反映了大气中水蒸气的含量。澳大利亚作为一个气候多样、水资源丰富的国家,对PWV的准确测量和反演研究具有...
实验结果表明:不同测站反演的天顶对流层延迟(ZTD)结果与探空站ZTD存在差异,不同测站ZTD与探空站ZTD间偏差在区间0—32 mm内;反演云南地区ZTD最小偏差为9.8 mm,最大偏差为32.0 mm,平均偏差为20.0 mm;反演的大气可降水量(PWV)结果与探空站PWV的相关性都达到了强相关,借助GNSS数据反演PWV的结果可以为气象预报提供...
本发明公开一种GNSS PWV辅助气象卫星遥感的降雨量反演方法及装置,方法包括:获取降雨时段的PWV数据、云顶亮温数据和亮温差数据;将所述降雨时段的PWV数据、云顶亮温数据和亮温差数据输入训练后的多层神经网络模型,输出对应时段的降雨量。本发明结合GNSS观测数据实时解算的大气水汽含量信息(PWV数据),补充了卫星遥感在云底水汽...
Methods: We study the method of precipitable water vapor (PWV) detection using global navigation satellite system (GNSS) and non-measured meteorological data (temperature and pressure) in China. First, we evaluate the data of temperature and pressure provided by the European Centre for...
并做了相关性分析,得到两者的相关性高达0.95,证明了地基GNSS反演可降水汽的可行性;并结合2018年9月16号台风"山竹"在香港地区过境前后降雨量的变化进行了分析,得出了地基GNSS在极端天气中应用的可行性,并且在时间分辨率上效果比探空数据要好;利用BP神经网络模型对降雨进行了预测,在已知PWV数据的前提下,能快速的得到...