[发明专利]一种区域对流层湿延迟预报方法

说明书

本发明属于空间大地测量技术领域，具体涉及一种区域对流层湿延迟预报方法。该方法首先获取待预测时间段前一时间段的对流层湿延迟序列，向上延拓至区域内高程最高点所在平面，延拓后计算相邻历元的湿延迟时空增量；然后利用湿延迟时空增量预测待预测时间段的湿延迟时空增量序列，在最高点所在平面内将前一历元的对流层湿延迟值与相对应的湿延迟时空增量相加，得到区域内最高点所在平面的对流层延迟预报值；进而将区域内最高点所在平面的对流层延迟预报值向下延拓至地表，得到最终的区域对流层湿延迟预报结果。本发明将地表的湿延迟数据向上延拓至区域内高程最高点所在平面，进而利用延拓后的湿延迟进行湿延迟时空增量的预测，可以提高预测精度。

技术领域

本发明属于空间大地测量技术领域，具体涉及一种区域对流层湿延迟预报方法。

背景技术

对流层对以电磁波为主要探测手段的空间观测技术都会造成传播延迟，如全球导航卫星系统、甚长基线干涉测量、卫星激光测距、合成孔径雷达干涉测量等技术。这种延迟受气温、气压、水汽含量等气象条件影响，时变性强，随地理位置、传播路径而变，且无法利用多频组合观测消除，已成为制约空间大地测量技术精度的主要瓶颈之一。

为便于研究，对流层延迟通常被分为干分量、湿分量两部分。其中，干分量规律性较强，与待研究区域的气压、高程、纬度等有强相关关系，可利用简单的经验模型精确计算；湿延迟则主要受待研究地区上空剖面的水汽、温度等要素影响，而这些剖面要素变化莫测，导致湿延迟的精确确定比干延迟困难得多。所以，对流层对空间大地测量技术的制约主要体现在湿延迟上，高精度对流层延迟信息的获取，也将显著提升GNSS等空间技术的服务能力。

目前关于对流层湿延迟的计算，通常有以下几种方法：分层积分法、经验模型法、估计法和机器学习法。机器学习方法潜力巨大。众多学者用大量的实验证实，机器学习在气象、水文分析预报等复杂非线性逼近领域，具有不可比拟的优势。利用机器学习预测时，通常直接使用地表湿延迟进行预测，但因地表数据受气温、气压、水汽含量、地形、植被等多种因素影响，导致湿延迟时空序列呈现明显的突变现象，进而导致数据的时空相关性变弱，不利于区域值的预测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种区域对流层湿延迟预报方法，用以解决直接利用地表数据进行湿延迟预测导致预测可靠性较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种区域对流层湿延迟预报方法，包括如下步骤：

1)获取待预测时间段前一时间段的对流层湿延迟序列，向上延拓至区域内高程最高点所在平面，延拓后计算相邻历元的湿延迟时空增量；

2)利用步骤1)得到的湿延迟时空增量预测待预测时间段的湿延迟时空增量序列，在最高点所在平面内将前一历元的对流层湿延迟值与相对应的湿延迟时空增量相加，得到区域内最高点所在平面的对流层延迟预报值；

3)将区域内最高点所在平面的对流层延迟预报值向下延拓至地表，得到最终的区域对流层湿延迟预报结果。

其有益效果为：本发明将地表的湿延迟数据向上延拓至区域内高程最高点所在平面，进而利用延拓后的湿延迟进行湿延迟时空增量的预测，该方法通过对地表湿延迟向上延拓，使区域湿延迟时空连续特性增强，消除了大多数时空突变现象，相较于直接利用地表数据进行湿延迟时空增量预测的方式，可以提高预测可靠性，得到满足需求的预报结果，从而可成功解决因气象资料更新不及时导致的实时对流层湿延迟信息获取困难或不准确的问题，为GNSS精密单点定位、甚长干涉基线测量、星载雷达干涉测量等空间大地测量领域的研究和应用提供有效的技术支撑。

进一步地，向上延拓的公式为：

式中，ZWD_top为向上延拓后的对流层湿延迟值；ZWD_surf为地表湿延迟值；ΔH为区域内最高点高程与待延拓位置高程之差；b_i为系数，i＝0,1,2，利用历史气象资料拟合得到。