一种基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法技术

一种基于GNSS及气象数据校正的高精度潜在蒸散量计算方法，步骤包括：基于传统Thornthwaite(TH)和Penman

【技术实现步骤摘要】
一种基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法


[0001]本专利技术涉及GNSS气象学、GNSS大气应用领域，特别涉及一种基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法。

技术介绍

[0002]温室气体引起的全球变暖，导致蒸发需求普遍增加及区域降水减少，致使干旱事件更频繁、更严重和更持久，这也进一步加剧了对高准确度、高时效性干旱监测预警预报的迫切需要。当前，面向干旱事件的监测预警，最为常用的方法便是通过求取包括标准化降水蒸散指数(SPEI)、帕默尔干旱指数(PDSI)、气象干旱综合指数(MCI)等表征与干旱强相关的大气态势指数信息。而在这些指数的求取过程中，均需用到潜在蒸散发量(PET,potential evapotranspiration)这一参数，因此如何有效求取高精度的PET成为了近年来的研究和应用热点。
[0003]PET是指在一定气象条件下水分供应不受限制时，某一充分供水下垫面(即充分湿润表面或开阔水体)可能达到的最大蒸发/蒸腾量，又称可能蒸散发量或潜在蒸发能力。由于PET主要受温度、湿度、辐射和风等常规气象参数的影响，因此在过往研究及当前应用中，通常利用多种气象参数基于多类型经验公式来求取PET。最常用的两类方法主要包括Thornthwaite(TH)公式和Penman
‑
Monteith(PM)公式，其中，TH公式是一种依托于温度观测求取PET的方法，该方法计算相对简单，需要的气象要素少；而PM公式是世界粮农组织(FAO,Food and Agriculture Organization)推荐的计算方法，该方法计算误差小，但需要的气象要素较多，通常在诸多研究区域中难以较好地满足数据获取的需求。
[0004]因此，如何应用有限的气象参数获取更为准确的PET，对于扩展传统PET计算模型(TH和PM)的应用，提升高精度PET的空间分辨率都有重要意义。
[0005]随着新一代全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite Systems)的快速发展，基于GNSS的大气遥感观测技术对现有传统探测技术提供了有效弥补。

技术实现思路

[0006]本公开提供一种基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法，能够基于简单的TH经验公式，利用长时序GNSS及气象数据的校正，获取任一研究时段的高精度潜在蒸散量。
[0007]本公开提供的基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法，包括以下步骤：
[0008]S1，收集选择需使用的气象参数；
[0009]S2，在所选研究区域及研究时段，分别基于TH和PM经验公式，计算潜在蒸散量时间序列；
[0010]S3，计算基于两种经验公式获得的潜在蒸散量差值的时间序列；
[0011]S4，获取研究区域内GNSS反演得到的长时序大气参数；
[0012]S5，以温度、气压和基于GNSS反演的长时序历史数据为参数，构建对步骤S3获取的
差值时间序列的拟合函数；
[0013]S6，通过所述拟合函数获取的各个历元针对TH模型得到的潜在蒸散量的校正项，与对应的、由TH模型计算的潜在蒸散量相加，获得经拟合校正的高精度潜在蒸散量时间序列。
[0014]进一步地，所述步骤S4具体包括：
[0015]基于GNSS卫星信号穿过地球大气时会受大气折射影像而发生延迟的现象，利用GNSS数据处理软件，获取大气对流层的天顶总延迟信息ZTD；
[0016]对于所述ZTD观测信息，通过与IGS发布的高精度产品或与GNSS站点相邻并址的探空站点获取的观测数据进行精度比较，参照公开的精度规范，保障所获取的ZTD观测信息的精度满足气象应用要求。
[0017]进一步地，所述拟合函数如下式所示：
[0018][0019]其中，T
M
,P
M
,ZTD
M
分别代表温度、气压和ZTD三种大气参数的月均值；a,b,c分别指三种大气参数的系数项；d则表示该拟合公式的截距项；PET
cal
代表拟合得到的潜在蒸散量的校正项。
[0020]进一步地，所述经拟合校正的高精度潜在蒸散量根据下式计算：
[0021]IPET＝PET
TH
+PET
cal
[0022]其中，PET
TH
代表由TH方法计算得到的潜在蒸散量，IPET为经拟合校正的高精度潜在蒸散量。
[0023]进一步地，所述计算方法还包括：对经过拟合校正的潜在蒸散量进行精度验证，及适用性分析的步骤。
[0024]进一步地，所述精度验证，以由PM模型计算得到的潜在蒸散量作为精度参考。
[0025]与现有技术相比，本公开的有益效果是：(1)在使用包括温度、气压等传统气象参数的基础上，引入了高精度、高时效性的长时序GNSS大气数据产品，对基于简单的TH经验公式获取的潜在蒸散量值进行了拟合校正，有效提升了潜在蒸散量的计算精度；(2)较好地兼顾了长时序历史大数据分析体现的普适性，传统TH模型体现的便捷性，以及GNSS大气参数的高精度和高时效性；(3)有利于基于校正后的数据产品，开展进一步的广泛应用。
附图说明
[0026]通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0027]图1为根据本公开的示例性实施例流程图。
具体实施方式
[0028]下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0029]本公开提供了一种基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法。示例性实施例流程图如图1所示，包括以下步骤：
[0030]步骤1：基于本公开所面向的潜在蒸散量高精度求取问题，及传统TH和PM经验公式的计算机理，选择并收集需使用的各类气象参数。
[0031]其中，针对传统TH经验公式的特性，计算潜在蒸散量所需的气象参数主要包括：月均温和站点坐标信息；针对传统PM经验公式的特性，所需的气象参数主要包括：月均温、月最高和最低温度、2米高度风速、地表净辐射、土壤热通量、饱和水汽压、实际水汽压、露点温度、气压、干湿表常数等。
[0032]步骤2：收集计算潜在蒸散量过程中需要的多类型气象参数后，在所选研究区域及研究时段基于TH和PM经验公式计算潜在蒸散量时间序列。
[0033]由于利用TH和PM模型计算潜在蒸散量是当前国际上主流方式，二者的优缺点均十分明显，其中，TH方法计算相对简单，需要的气象要素少；而PM方法计算误差小，但需要的气象要素较多，通常在诸多研究区域中难以同时获取所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GNSS及气象数据校正的潜在蒸散量计算方法，包括以下步骤：S1，收集选择需使用的气象参数；S2，在所选研究区域及研究时段，分别基于Thornthwaite和Penman
‑
Monteith经验公式，计算潜在蒸散量时间序列；S3，计算基于两种经验公式获得的潜在蒸散量差值的时间序列；S4，获取研究区域内GNSS反演得到的长时序大气参数；S5，以温度、气压和基于GNSS反演的长时序历史数据为参数，构建对步骤S3获取的差值时间序列的拟合函数；S6，通过所述拟合函数获取的各个历元针对Thornthwaite模型得到的潜在蒸散量的校正项，与对应的、由Thornthwaite模型计算的潜在蒸散量相加，获得经拟合校正的高精度潜在蒸散量时间序列。2.如权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：基于GNSS卫星信号穿过地球大气时会受大气折射影像而发生延迟的现象，利用GNSS数据处理软件，获取大气对流层的天顶总延迟信息ZTD；对于所述ZTD观测信息，通过与IGS发布的高精度产品或与GNSS站点相邻并址的探空站点获取的观测数据进行精度比较，参照公开的精度规范，保障所获取的ZTD观测信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓明，李浩博，周凯，张靖雷，邱聪，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：