基于自适应节点与降相关技术的GNSS实时水汽层析理论与方法

GNSS tomography is an area of great research interest in GNSS meteorology. Compared with the other methods for remote sensing atmosphere vapor, it has distinct advantages in space-time resolution, precision, constant and geography adaptability. Moreover, GNSS tomography has been widely applied in weather monitoring, correction of initial vapor field of mesoscale numerical weather prediction model and study of weather and climate change. Although there is a good foundation for theory of GNSS tomography in our country, the paucity of research on building GNSS tomographic vapor field model and decorrelation of inverse equations has limited its development in space-time resolution and potential applications. Based on algorithm of resolving integer ambiguity in single epoch, finite element mesh division and methods of decorrelation in computed tomography (CT) and integer ambiguity resolution, the study of obtaining the parameters of GNSS tomography in real time, building accurate GNSS tomographic vapor field model and exact resolving water vapor in troposphere will be conducted to construct theory and methodology of adaptive node model for real time GNSS tomography. The project will lay the foundation for the extreme weather early warning and forecasting system, promoting the development of GNSS meteorology in sensing of vapor and study of climate and weather change.

GNSS水汽层析技术是GNSS气象学的研究热点，该技术进行水汽遥感时，在时空分辨率、精度、时间持续性、地形适应方面具有独特优势，已被应用于天气监测、校正和改善中尺度数值预报模式的初始水汽场以及天气和气候变化研究。虽然我国在该领域理论研究基础良好，但是在GNSS水汽层析水汽场模型构建和水汽层析方程降相关方面的研究仍有不足，影响该技术反演水汽值的质量。本项目基于单历元模糊度解算、有限元网格划分、CT技术和GNSS整周降相关方法，对GNSS水汽层析参数实时获取、水汽场三维模型精准构建与三维水汽值精确解算进行研究，构建基于自适应节点的实时GNSS水汽层析理论与方法体系。项目研究将为地基GNSS在极端天气、气候预警预报方面的应用奠定基础，推动GNSS气象学在遥感水汽、天气与气候变化研究方面的发展。

全球气候变化易引发台风、冰雹等极端天气事件，是人类社会可持续发展的重要威胁。GNSS水汽层析技术作为监测高时空分辨率大气水汽三维分布的重要手段，目前得到了快速的发展和应用。本项目基于新型自适应节点GNSS水汽层析技术，围绕大气水汽场层析模型精准构建和水汽密度参数精确反演开展了系统性的研究，取得的主要研究成果如下：..（1）提出了基于空间直线遍历体素化的GNSS水汽层析投影面算法，可实现层析观测方程组的快速构建，在大区域地基GNSS水汽层析实验中构建效率高，有助于开展实时GNSS大气水汽层析实验研究。.（2）系统地发展了新型自适应节点GNSS大气水汽层析理论与方法。解决了GNSS信号优选、自适应层析区域确定、自适应节点布设以及节点基观测方程构建等关键问题，实现自适应三维大气水汽场的高精度反演。.（3）研究了融合优化排序与自适应变化的水汽层析代数重构算法。系统分析了代数重构算法在GNSS水汽层析中的应用弊端，针对GNSS观测相关性强和误差分配不合理问题，提出了基于素数分解排序和顾及水汽密度变化的自适应水汽层析代数重构算法。.（4）面向GNSS侧边观测信号，构建了一种顾及各向同性与异性的新型高度因子模型。利用30年的探空历史数据，分析了对流层顶的动态变化特征，并建立了基于指数函数的高度因子模型，有助于精确估计GNSS侧边信号的水汽含量信息，有效提高了层析结果的精度和稳定性。.（5）以融合GNSS/RS多源观测水汽数据为切入点，发展了GNSS-RS多源数据融合的三维水汽层析新技术。并深入分析传统体素模型在多源信号建模方面的不足，进一步构建了适用于多源观测信号的体素节点三维水汽层析模型。.本项目的相关研究为气候变化分析、极端天气预警提供了精准的科学数据支撑，有助于推动GNSS水汽层析技术在天气与气候变化方面的应用与发展。项目共发表论文25篇（标注），项目负责人作为第一/通讯作者论文16篇，受理发明专利2项，获得省部级一等奖1项，培养硕博研究生7名。