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第1章 绪论 1

1.1 地基GPS技术探测大气的意义 1

1.1.1 大气水汽的重要性 1

1.1.2 大气水汽常规探测手段及其特点 1

1.1.3 地基GPS技术探测大气的特点及优势 3

1.2 国内外GPS水汽遥感的研究综述 5

1.2.1 国内外GPS水汽遥感的研究及应用 5

1.2.2 存在的主要问题 13

1.3 国内外GPS气象学研究进展 14

1.3.1 GPS观测水汽和气温 15

1.3.2 GPS测风 16

1.3.3 国内外GPS气象学研究及应用现状与最新进展 16

1.3.4 GPS气象学的发展趋势及应用前景 23

第2章 GPS原理 26

2.1 全球导航卫星系统简介 26

2.1.1 美国GPS卫星导航系统 26

2.1.2 俄罗斯GLONASS卫星导航系统 27

2.1.3 欧洲伽利略卫星导航系统 29

2.1.4 中国北斗卫星导航系统 30

2.2 GPS的组成 33

2.2.1 空间星座部分 34

2.2.2 地面跟踪控制部分 35

2.2.3 用户接收处理部分 36

2.2.4 GPS的特点 36

2.3 GPS参考系统 38

2.3.1 坐标系统 38

2.3.2 时间系统 43

2.4 GPS定位原理 45

2.4.1 GPS基本观测量 46

2.4.2 观测量的线性组合 49

2.4.3 相位与码伪距观测量的线性组合 51

2.4.4 GPS定位基本原理及方法 52

2.4.5 卫星定位的数学模型 53

2.4.6 GPS测量数据的处理模型 57

2.4.7 中长距离相对定位 58

2.4.8 中长距离GPS相对定位模型 60

2.5 GPS卫星接收机 62

2.6 GPS应用现状与发展趋势 65

2.6.1 GPS技术发展趋势 66

2.6.2 GPS应用领域 67

第3章 GPS测量误差影响源分析 70

3.1 与GPS卫星有关的误差 71

3.1.1 卫星钟差 71

3.1.2 卫星轨道偏差 72

3.1.3 卫星天线相位偏差 72

3.2 与GPS卫星信号传播有关的误差 73

3.2.1 电磁波的相速度与群速度 73

3.2.2 电离层折射理论基础 75

3.2.3 利用Klobuchar模型估算TEC的影响 78

3.2.4 利用双频伪距观测量计算TEC 80

3.2.5 利用双频相位观测量估计电离层延迟 80

3.2.6 电离层延迟及误差改正措施 81

3.2.7 对流层延迟及误差改正模型 81

3.3 与接收设备有关的误差 86

3.3.1 接收机钟差 86

3.3.2 接收机天线相位中心偏差 86

3.3.3 周跳及整周模糊度 87

3.3.4 相对论的影响 87

3.4 多路径的影响 87

3.4.1 单反射信号多路径影响 87

3.4.2 多个反射信号多路径影响 89

3.4.3 墙面反射信号路径延迟 89

3.4.4 地面反射信号路径延迟 90

3.5 其他误差的影响 91

3.5.1 地球自转改正 91

3.5.2 潮汐的影响 91

3.6 观测量的线性组合 92

3.6.1 双频相位线性组合通用公式 92

3.6.2 几种常用的组合观测值 92

3.6.3 相位观测量与伪距观测量的线性组合 94

3.6.4 其他的双频组合观测量 95

第4章 地基GPS水汽遥感的理论与方法 97

4.1 从大地卫星测量学到GPS气象学 97

4.2 大气折射率与对流层天顶延迟 97

4.3 映射函数 100

4.4 高精度GPS数据处理软件 102

4.5 影响天顶总延迟解算精度的因子 104

4.6 天顶静力延迟计算模型及其误差分析 106

4.7 天顶湿延迟及其计算方法 109

4.8 大气可降水量的反演 110

4.8.1 加权平均温度 110

4.8.2 水汽转换系数 111

4.8.3 天顶湿延迟反演可降水量的误差分析 112

4.9 GPS反演可降水量的流程 114

4.9.1 计算GPS可降水量的基本步骤 114

4.9.2 加入IGS数据反演可降水量的解算过程 115

4.10 GPS数据处理前期准备与利用GAMIT反演可降水量 118

4.10.1 GAMIT软件的安装与配置 119

4.10.2 相关数据文件的准备 120

4.10.3 文件编辑 123

4.10.4 相关参数文件的设置 125

4.10.5 解算天顶总延迟 127

4.10.6 反演可降水量 129

第5章 加权平均温度及其计算模型 130

5.1 对流层加权平均温度的局地计算模型 130

5.1.1 加权平均温度的计算方案 130

5.1.2 加权平均温度计算方案的比较 132

5.2 华北地区地基GPS水汽反演中加权平均温度模型研究 133

5.2.1 加权平均温度的时空变化特征 134

5.2.2 加权平均温度与地面气象要素的关系 135

5.2.3 几种加权平均温度计算方法的对比 136

5.2.4 加权平均温度本地化计算模型的建立 138

5.3 基于40年探空资料的川渝地区加权平均温度及其局地建模 141

5.3.1 川渝地区的加权平均温度及其变化特征 142

5.3.2 川渝地区加权平均温度计算的局地模型 144

第6章 获取大气可降水量的其他方法 148

6.1 基于无线电探空资料的可降水量计算方法 149

6.2 地基水汽辐射计探测水汽含量的原理 150

6.3 多普勒雷达探测垂直累积液态水含量的原理 152

6.4 利用地面水汽压估算可降水量的方案 154

6.4.1 地面水汽压和比湿的计算 155

6.4.2 可降水量与地面水汽压的关系 155

6.4.3 华北地区水汽总量特征及其与地面水汽压关系 156

6.4.4 川渝地区大气可降水量的气候特征以及与地面水汽量的关系 165

6.4.5 GPS/MET监测的可降水量资料的一种插补方案 175

第7章 日本关东平原GPS可降水量的特征分析 182

7.1 日本关东平原GPS可降水量研究的意义 182

7.2 资料和分析方法 183

7.3 可降水量日循环的分析与讨论 185

7.3.1 山区可降水量日循环特征 185

7.3.2 盆地可降水量日循环的特征 192

7.3.3 平原和海岸可降水量日循环的特征 193

第8章 华北平原地基GPS水汽遥感及天气学应用 195

8.1 地基GPS反演大气可降水量的精度检验 195

8.1.1 资料 195

8.1.2 资料质量控制 196

8.1.3 GPS反演可降水量的精度分析 197

8.2 地基GPS反演的大气可降水量及其特征 200

8.2.1 资料及处理方法 200

8.2.2 计算大气可降水量的两种方法 201

8.3 GPS大气可降水量的时空分布特征 203

8.3.1 资料处理及质量控制 203

8.3.2 月平均可降水量变化 203

8.3.3 日平均可降水量变化 204

8.3.4 可降水量的日变化 204

8.4 地基GPS水汽资料在石家庄一次暴雨过程中的应用 206

8.4.1 过程降水实况及能量场分析 207

8.4.2 基于地基GPS可降水量资料的暴雨过程分析 208

8.5 不同云系降水过程中GPS可降水量的特征 210

8.5.1 GPS可降水量与实际降水 210

8.5.2 积状云产生的对流性降水 211

8.5.3 层状云产生的稳定性降水 215

8.5.4 层积混合云产生的暴雨 218

第9章 四川盆地GPS水汽遥感的试验及多领域应用 222

9.1 四川盆地地基GPS观测网水汽遥感的试验 222

9.1.1 GPS资料和气象资料 223

9.1.2 GPS遥感可降水量的方案 223

9.1.3 气象探空资料计算可降水量的方案 224

9.1.4 GPS可降水量的测量精度 225

9.1.5 Bevis公式的适用性 226

9.1.6 成都夏季GPS可降水量的日循环合成分析 227

9.2 成都地基GPS观测网反演大气可降水量的精度分析 232

9.2.1 资料与方法 233

9.2.2 大气可降水量的对比和误差分析 234

9.3 不同辐射强度下地基GPS-PWV的日变化特征分析 239

9.3.1 资料与方法 239

9.3.2 不同辐射强度下大气可降水量的日变化特征 240

9.3.3 强、弱辐射条件下GPS-PWV与气温及局地水汽循环的综合分析 244

9.4 成都市秋、冬季地基GPS遥感的可降水量的时空变化分析 246

9.4.1 资料和方法 246

9.4.2 GPS-PWV的时空分布特征 246

9.5 基于GPS-PWV资料的成都暴雨个例分析 249

9.6 华西秋雨天气过程中GPS遥感的水汽总量的演变特征 250

9.6.1 资料获取与处理方法 251

9.6.2 GPS-PWV与实际降水的关系 251

9.6.3 不同类型秋雨过程中GPS-PWV的变化特征 253

9.7 地基GPS网监测持续低温雨雪灾害中的水汽异常输送强信号 260

9.7.1 雨雪天气中GPS-PWV的时序变化 260

9.7.2 雨雪天气中GPS-PWV的日变化 262

9.8 基于GPS-PWV的成都不同云系降水个例的综合分析 264

9.8.1 资料与方法 264

9.8.2 对流云降水 264

9.8.3 层状云降水 268

9.9 不同类型降雨过程GPS可水量的对比分析 272

9.9.1 GPS可降水量在不同类型降雨天气过程中的演变特征 272

9.9.2 不同类型降雨天气过程中GPS可降水量日变化的合成分析 277

9.10 GPS-PWV与大雾天气关系的初步分析 279

9.10.1 大雾天气特征 280

9.10.2 大雾天气个例分析 281

9.10.3 大雾天气的合成分析 284

9.11 GPS-PWV及雷达VIL在人工增雨中的初步应用 287

9.11.1 资料与方法 288

9.11.2 人工增雨作业中GPS-PWV和VIL演变特征的个例分析 288

第10章 地基GPS气象网与水汽监测系统一体化建设 293

10.1 GPS网的基本组成 293

10.2 GPS网的布设原则 293

10.3 GPS基准站的建设 294

10.3.1 GPS基准站设备 294

10.3.2 GPS基准站选址 294

10.3.3 GPS基准站基建 295

10.4 GPS站常见故障处理方法 296

10.5 解算GPS数据时映射函数的选择 297

10.5.1 映射函数 297

10.5.2 三种映射函数的对比分析 298

10.6 解算GPS数据时选取IGS站数的优化 300

10.6.1 数据准备与计算 300

10.6.2 计算结果比较 302

10.7 水汽产品可视化界面的制作 304

10.7.1 GUI布局设置 304

10.7.2 GUI控件代码的设置 306

10.7.3 数据可视化显示 306

10.8 GPS水汽监测系统的一体化与自动化 308

10.8.1 数据采集流程 308

10.8.2 数据解算流程 309

10.8.3 产品调用流程 310

10.8.4 自动化流程 310

10.9 GPS气象网的运行与维护 311

10.10 GPS水汽监测系统的运行实例 312

第11章 地基GPS水汽监测系统的业务化建设与应用展望 315

11.1 成都市地基GPS遥感水汽应用研究及业务化建设 315

11.1.1 研发内容 315

11.1.2 成都市地基GPS水汽监测应用系统 316

11.1.3 性能指标要求、系统特点及应用领域 318

11.2 地基GPS水汽监测应用系统的研究进展 319

11.3 地基GPS水汽监测应用系统的设计原理 320

11.3.1 地基GPS水汽监测系统的工作流程 320

11.3.2 地基GPS水汽监测应用系统的组成 320

11.4 地基GPS水汽监测系统的业务应用 321

11.4.1 我国GPS站网的建设 321

11.4.2 我国GPS水汽监测系统的业务应用 323

11.5 地基GPS探测水汽技术的发展趋势展望 324

11.5.1 技术完善 324

11.5.2 站网建设及反演斜径水汽量 325

11.5.3 资料处理 325

11.5.4 产品在天气预报的应用 325

11.5.5 数值天气预报模式的资料同化 326

11.6 地基GPS水汽监测系统的发展及潜在应用 326

11.6.1 人工影响天气时机选择 326

11.6.2 空中水资源评估及开发利用 327

11.6.3 与雷达液态水含量探测资料的比较 327

11.6.4 为中尺度数值模式提供初始场 327

11.7 地基GPS探测水汽的发展与气象业务应用 328

11.7.1 GPS-PWV用于灾害性天气监测分析预报 329

11.7.2 GPS-PWV为中尺度数值预报模式提供初始场 332

11.7.3 GPS-PWV用于全球气候变化的监测和分析 334

11.7.4 GPS-PWV为人工影响天气作业提供依据 335

11.7.5 GPS-SWV用于确定水汽三维分布 336

参考文献 337