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一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法技术

技术编号:21376683 阅读:107 留言:0更新日期:2019-06-15 13:00
本发明专利技术公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,包括以下步骤:S1:依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数,并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值;S2:利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据,计算该测站点的初始误差d0,并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标;S3:下载ERA数据,对ERA数据进行预处理,采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA‑Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化,最终建立ERA‑UNB3m融合模型;S4:利用IGS中心的对流层延迟产品,采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA‑UNB3m融合模型的精度。本发明专利技术通过误差循环迭代技术建立的ERA‑UNB3m融合模型精度较传统UNB3m模型精度有显著提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法
本专利技术涉及全球导航领域,特别是涉及一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法。
技术介绍
UNB3模型早期广泛用于广域增强系统和空基GNSS接收机增强系统。为了更加精准的预测对流层延迟,增强版本UNB3m出现了。UNB3m模型大部分都基于UNB3模型,主要改变了一个气象参数,把UNB3中的水蒸气压力参数改为相对湿度。UNB系列模型的进化过程就是其建模所用气象参数不断优化的过程。仅将UNB3模型中的水汽压替换成相对湿度后,UNB3m模型的精度就有了较为显著的提高。这说明了气象参数对模型的精度有着较为显著的影响。虽然UNB3m模型精度已有提升,仍然难以满足当前GNSS高精度导航定位的需要。对流层延迟改正模型的研究在当前仍然具有十分重要的意义。
技术实现思路
专利技术目的:本专利技术的目的是提供一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,能够有效提高模型精度。技术方案:为达到此目的,本专利技术采用以下技术方案:本专利技术所述的基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,包括以下步骤:S1:依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数,并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值;S2:利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据,计算该测站点的初始误差d0,并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标;S3:下载ERA数据,对ERA数据进行预处理,采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA-Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化,最终建立ERA-UNB3m融合模型;S4:利用IGS中心的对流层延迟产品,采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA-UNB3m融合模型的精度。进一步,所述步骤S1中的对流层延迟改正值根据式(1)得到:ZTD_UNB3m=ZHD+ZWD(1)式(1)中,ZTD_UNB3m表示通过UNB3m模型计算的对流层延迟改正值,ZHD为对流层干延迟,ZWD为对流层湿延迟;ZHD根据式(2)得到,ZWD根据式(3)得到;其中,T0为温度,P0为气压,RH为相对湿度,β为温度梯度,λ为水汽梯度,H为测站高度,es为饱和水气压,fw为转换系数,Tm为加权平均温度,k1、k2和k3为一组常数,gm=9.784m/s2,g=9.8m/s2,R为空气气体常数。进一步,所述气压P0设为X1,温度T0设为X2,相对湿度RH设为X3,温度梯度β设为X4,水汽梯度λ设为X5,X1、X2、X3、X4和X5根据式(4)得到:式(4)中,为测站实际纬度,doy为年积日,Dmin为气象参数达到年最小值时的年积日,为纬度处的年平均值,为纬度处的的年振幅值,根据式(5)得到,根据式(6)得到;其中,LATi为正整数i处的纬度,i取整数30、45、60,Avg15为纬度小于等于15的年平均值,Avg75为纬度大于等于75的年平均值,Avgi为纬度i处的年平均值,Avgi+1为纬度i+1处的年平均值,Amp15为纬度小于等于15的年振幅值,Amp75为纬度大于等于75的年振幅值,Ampi为纬度i处的年振幅值,Ampi+1为纬度i+1处的年振幅值。进一步,所述步骤S2中的初始误差d0根据式(7)得到:d0=ZTD_IGS-ZTD_UNB3m(7)式(7)中,ZTD_UNB3m表示通过UNB3m模型计算的对流层延迟改正值,ZTD_IGS为IGS中心提供的ZTD真值。进一步,所述步骤S3中的以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法具体包括以下步骤:S3.1:以步骤S2得到的初始误差d0作为初始衡量指标;S3.2:对ERA-Interim大气再分析资料进行预处理,得到X′1、X′2、X′3、X′4、X′5;其中,X′1为预处理之后的X1,X′2为预处理之后的X2,X′3为预处理之后的X3,X′4为预处理之后的X4,X′5为预处理之后的X5,X1为气压P0,X2为温度T0,X3为相对湿度RH,X4为温度梯度β,X5为水汽梯度λ;S3.3:令i=0;S3.4:判断i是否等于5:如果是,则进行步骤S3.5;否则,则令i=i+1,然后进行步骤S3.5;S3.5:利用X′i替换Xi,得到新误差为di,再比较|di|与|di-1|的大小:若|di|小于|di-1|,则将X′i替换UNB3m模型中的Xi,即进行Xi=X′i操作,误差衡量指标自动更新为di;若|di|大于等于|di-1|,则确定UNB3m模型中的Xi不需要替换,维持原参数值Xi,误差衡量指标也维持原误差值,也即将原误差值di-1赋值给di,进行di=di-1操作;S3.6:判断i是否等于5:如果是,则结束;否则,则返回步骤S3.4。有益效果:本专利技术公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,通过误差循环迭代技术建立的ERA-UNB3m融合模型精度较传统UNB3m模型精度有显著提升。附图说明图1为本专利技术具体实施方式中ERA-Interim数据的下载页面示意图;图2为本专利技术具体实施方式中将再分析数据预处理后的格式的示意图;图3为本专利技术具体实施方式中建立ERA-UNB3m融合模型的系统思维框图;图4为本专利技术具体实施方式中以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法的流程图;图5为本专利技术具体实施方式中ERA-UNB3m融合模型和UNB3m模型的误差分布图;图5(a)为ERA-UNB3m融合模型的误差分布图;图5(b)为UNB3m模型的误差分布图。具体实施方式下面结合具体实施方式和附图对本专利技术的技术方案作进一步的介绍。近年来随着对地观测测站的逐年增多,观测数据质量的不断提升,对流层延迟改正研究正在从过去以来简单数学模型转化到依赖大量外部高质量数据的过程中。大气再分析资料包括美国国家环境预测中心(NCEP,NationalCentersforEnvironmentalPrediction)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF,EuropeanCenterforMedium-RangeWeatherForecasts)和日本气象厅(JMA,JapanMeteorologicalAgency)等。对于国际上三个机构的不同产品,ERA-Interim产品的同化系统技术较为先进,观测数据丰富且整体精度较高,因此选择使用ERA-Interim再分析数据。本具体实施方式公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,包括以下步骤:S1:依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数,并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值;S2:利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据,计算该测站点的初始误差d0,并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标;S3:下载ERA数据,对ERA数据进行预处理,采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA-Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化,最终建立ERA-UNB3m融合模型;S4:利用IGS中心的对流层延迟产品,采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA-UNB3m融合模型的精度。步骤S1中的对流层延迟改正值根据式(1)得到:ZTD_UNB3m=ZHD+ZWD(1)式(1)中,ZTD_UNB3m表示通过UNB3m模型计算的对流层延迟改正值,ZHD为对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数,并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值;S2:利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据,计算该测站点的初始误差d0,并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标;S3:下载ERA数据,对ERA数据进行预处理,采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA‑Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化,最终建立ERA‑UNB3m融合模型;S4:利用IGS中心的对流层延迟产品,采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA‑UNB3m融合模型的精度。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数,并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值;S2:利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据,计算该测站点的初始误差d0,并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标;S3:下载ERA数据,对ERA数据进行预处理,采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA-Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化,最终建立ERA-UNB3m融合模型;S4:利用IGS中心的对流层延迟产品,采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA-UNB3m融合模型的精度。2.根据权利要求1所述的基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,其特征在于:所述步骤S1中的对流层延迟改正值根据式(1)得到:ZTD_UNB3m=ZHD+ZWD(1)式(1)中,ZTD_UNB3m表示通过UNB3m模型计算的对流层延迟改正值,ZHD为对流层干延迟,ZWD为对流层湿延迟;ZHD根据式(2)得到,ZWD根据式(3)得到;其中,T0为温度,P0为气压,RH为相对湿度,β为温度梯度,λ为水汽梯度,H为测站高度,es为饱和水气压,fw为转换系数,Tm为加权平均温度,k1、k2和k3为一组常数,gm=9.784m/s2,g=9.8m/s2,R为空气气体常数。3.根据权利要求2所述的基于数据同化技术的对流层延迟改正方法,其特征在于:所述气压P0设为X1,温度T0设为X2,相对湿度RH设为X3,温度梯度β设为X4,水汽梯度λ设为X5,X1、X2、X3、X4和X5根据式(4)得到:式(4)中,为测站实际纬度,doy为年积日,Dmin为气象参数达到年最小值时的年积日,为纬度处的年平均值,为纬度处的的年振幅值,根据式(5)得到,根据式(6)得到;其中,LATi为正整数i处的纬度,i取整数30、45、60,Avg15为纬度小于...

【专利技术属性】
技术研发人员:胡伍生陈阳董彦锋李航戴一何辉明
申请(专利权)人:东南大学
类型:发明
国别省市:江苏,32

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