【技术实现步骤摘要】
一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法及系统
[0001]本专利技术涉及数据优化
，具体涉及一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法及系统。
技术介绍
[0002]水汽作为大气的主要成分，是一个十分多变的气象参数，在许多大气活动中扮演着非常重要的角色。精确测定大气水汽含量，对天气监测预报、区域气候变化、卫星信号处理、航空航天等领域都有着十分重要的意义。常规的水汽测量技术主要是通过探空气球、微波辐射计和卫星雷达获取水汽数据，虽各有优点，但各自的局限也较大。得益于全球卫星导航系统的不断发展，具有高精度、低运营成本等优点的GNSS水汽反演技术在近些年来受到了越来越多的研究与应用。但受限于测站分布不均等局限，GNSS观测资料反演得到的PWV数据（PWV即，Precipitable Water Vapor，大气可降水量）仍在一定程度上存在空间分辨率较低和时间分布中断的问题。
[0003]ERA5是欧洲中期天气预报中心ECMWF（European Centre for Medium
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取初始数据并预处理；所述初始数据包括GNSS观测数据、ERA5数据集、气象参数数据、DEM数据和NDVI数据；并从GNSS观测数据中处理获得GNSS PWV，从ERA5数据集中处理获得EAR5 PWV；步骤2：对GNSS PWV和EAR5 PWV进行时空匹配；步骤3：对初始数据中的GNSS观测数据进行质量检查，并筛除其中的不合格数据对应的GNSS PWV及其关联数据；步骤4：通过多项式拟合方法，利用GNSS PWV修正EAR5 PWV；步骤5：统一多源数据分辨率；将DEM数据、NDVI数据、气象参数数据的时空分辨率通过插值方法统一到与PWV数据一致；步骤6：基于BPNN神经网络模型，建立影响因子与PWV的函数映射关系；所述影响因子包括空间位置和气象参数。2.根据权利要求1所述的一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，在步骤1中，从GNSS观测数据中处理获得GNSS PWV时，包括以下步骤：对GNSS观测数据进行解算得到天顶对流层总延迟ZTD；采用Saastamoninen模型计算天顶干延迟分量ZHD：；通过公式计算天顶湿延迟分量ZWD；其中，表示测站处的大气压，单位为hPa；表示测站纬度，单位为
°
；H表示测站高程，单位为m；根据公式计算得到站点位置的GNSS PWV；式中，PWV表示站点位置的大气可降水量；为水汽转换系数；其中，，式中，和为大气折射常数；，；为水汽气体常数，；为水汽密度，；为大气加权平均温度。3.根据权利要求2所述的一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，在步骤1中，还将获取的NDVI数据转换为Geo
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TIFF格式，并通过时间序列谐波分析法重建每日NDVI数据。4.根据权利要求1所述的一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，所述气象参数数据包括温度数据、气压数据、相对湿度数据、风速数据和降雨量数据。5.根据权利要求2所述的一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，在步骤1中，从ERA5数据集中处理获得EAR5 PWV时，选择数据空间分辨率为。6.根据权利要求1所述的一种基于多项式改正和神经网络的PWV重建方法，其特征在于，在步骤2中，对GNSS PWV和EAR5 PWV进行时空匹配时，根据GNSS PWV数据的时间分辨率选择相同时间分辨率的ERA5 PWV数据，使用双线性插值方法将稀疏的GNSS站点插值到密集
的ERA5 PWV格网点以获得空间分辨率相同的时间
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位置
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PWV观测对。7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚润平，
申请(专利权)人：成都云智北斗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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