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江西省加权平均温度季节性多因子模型研究.docx
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江西省加权平均温度季节性多因子模型研究.docx
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摘要
利用江西地区南昌和赣州两个站点 2014-2016 共 3 年的探空资料,基于数值积分和最小二乘的方
法分别建立了江西省单因子和多因子加权平均温度模型。两种模型的偏差集中在-3~3 K,优于广
泛使用的 Bevis 模型和文献[6]建立的江西模型。对比江西单因子和多因子模型,发现多因子模型
的精度更高,在南昌、赣州及全局的精度分别有了 7%、9%和 6%的提高。最后,按照季节分区
建立 了江 西省 季 节 多 因 子 模 型 , 相 比 全 年 的 多 因 子 模 型 , 季 节 多 因 子 模 型 的 精 度 在 四 季 分 别 有
1%、9%、6%和 3%的提高。
Abstract
Based on the sounding data of the two stations in Nanchang and Ganzhou in Jiangxi
Province from 2014 to 2016, the single factor and multi-factor weighted average
temperature models of Jiangxi Province were established based on numerical
integration and least squares. The deviations of the two models are concentrated in
-3~3K, which is better than the widely used Bevis model and the Jiangxi model
established by Shanjiusheng. Comparing the single factor and multi-factor models in
Jiangxi, the accuracy of the multi-factor model was found to be higher, and the
accuracy in Nanchang, Zhangzhou and the whole increased by 7%, 9% and 6%,
respectively. Finally, the seasonal multi-factor model of Jiangxi Province was
established according to the seasonal division. Compared with the multi-factor
model for the whole year, the accuracy of the seasonal multi-factor model is
improved by 1%, 9%, 6% and 3%.
译
关键词
数值积分; 最小二乘; 加权平均温度; 季节分区; GNSS 气象
Keywords
numerical integration; least squares; weighted average temperature; seasonal
partition; GNSS weather
译
大气水汽是地球大气层的重要组成成分,了解一个地区水汽的时空分布对于气候预测和天气变化的
研究具有十分重要的意义。例如:有研究表明 GPS 可降水量可以作为降雨预报的指标,尤其对暴
雨有更重要的指示作用
[1]
。目前探测大气中水汽含量的传统手段主要有:无线电探空、水汽辐射计
和遥感技术。随着 GNSS 气象学的发展,GNSS 技术以其全天侯、高精度、低费用和高时空分辨
率的优势,成为一种新的探测大气中水汽含量的技术。在用 GNSS 探测大气可降水量(precipitable
water vapor,PWV)的过程中,天顶对流层延迟可以通过 GNSS 原始数据处理得到,天顶静力学
延迟可以使用对流层经验模型来确定,天顶湿延迟由天顶对流层延迟减去天顶静力学延迟得到。而
天顶湿延迟乘以一个转化系数就可以得到 PWV,并且这个转化系数是加权平均温度 T
m
的函数,因
此构建一个高精度的 T
m
模型成为 GNSS 水汽研究中的关键。
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