GPS最先在美国起步，它利用理论和技术来遥感地球大气，进行气象学的理论和方法研究，如测定水汽含量，监测气候变化等。

由于从GPS/MET技术获取大气参数具有探测时空分辨率高、精度高、全天候、近实时、连续获取能力强,不需要对仪器进行标定以及经济、高效等诸多优点,这是当今其它各种探测技术所不能比拟的,使它显现出了蓬勃生机,受到了天文、测绘、地震、气象科技工作者的密切关注和重视。GPS/MET技术成为新一代大气遥感技术中最有效、最有希望的方法之一,被广泛应用于天气、气候、人工影响天气和空间天气的研究。

水汽是大气的一种主要成分,也是一种温室气体,其空间分布极不均匀、时间变化很快,是大气中变化最大的一种成分,并且其变化尺度比风速、气温要精细得多。水汽尽管其在大气中的含量不高,但在大气的物理、化学过程中却具有重要作用。水汽及其变化是天气、气候变化的主要驱动力,是灾害性天气形成和演变中的重要因素,气象学和天气预报的基本问题之一就是要精确测量大气水汽的分布及变化。另外,水汽在地球气候系统的能量和水循环中也扮演着十分关键的角色,是气候变化乃至全球变化监测的重要对象。因此,大气水汽是监测及预测全球变化、气候变化以及包括暴雨在内的高影响天气的一个非常重要的气象因素,利用GPS观测对大气水汽进行监测是国际上一个研究的热点。

本文的研究目的就是选取最合适的方法模型来反演某地区的大气降水量以及纠正其存在的误差

利用地基GPS计算大气可降水量是在上个世纪80年代逐渐出现，90年代发展起来一种非常实用的极具潜力的新方法，GPS卫星在运行时会不断的给地面接受设备发送电磁波信号，当这些信号穿过地球大气时，会与地球大气的各个要素发生作用，并产生延迟：电离层、干空气、对流层湿空气会是电磁波产生折射，把这些延迟量带进结算模型，并将误差源消除，然后对定位参数与延迟量一起求解，用双频技术订正电离层延迟，用地面观测气压值订正干空气第二延迟，得到高精度的湿空气的延迟，提取大气总的水汽量。

上个世纪80年代，美国的Davis Herring Askne,Nordius等人在地基GPS反演可降水量方面做了大量的工作，为这一技术的发展奠定了基础。并提出了一套完整的计算模型。

90年代Bevis等在前人的基础上推导出了湿延迟，大气加权平均温度，可降水量之间的函数关系。

90年代中期以来，我国学者也开始GPS气象学方面的研究工作。

2001年，李延兴等分析了AN模型（Askne and Nordius 提出的模型）的误差，认为AN模型不够严密，用AN模型计算出来的可降水量比理论值（探空值）偏小，并提出了一种新的模型，经过实验发现其与理论值有更好的一致性。

2008年徐桂容等将前人提出的不同反演水汽的方法进行了总结研究，发现GPS法与探空法得出的可降水量平均偏差最小可以达到0.1MM。最大可以达到6.5MM。由此他们进行了进一步研究，发现不同天顶干延迟计算模型对GPS法结果的正确度有很大的影响。徐对三种模型Saastamoinen 模型， Hopfield 模型和 Black 模型 进行比较研究，发现Hopfield 模型的平均偏差最小（与理论值相比）。大气加权平均温度对GPS法结果也有很大的影响，本地化订正的大气加权平均温度可以减少平均偏差。因此采取合适的反演算法以及对大气加权平均温度本地化修正可以提高GPS法的准确度。

GPS探测大气水汽技术从上世纪九十年代初兴起，到现在不过二十年左右时间，仍有许多方面存在需要改进或深入研究的问题，总结如下：

（１）映射函数与水平梯度模型的准确性仍有改进与提高的空间，而这两种模型对GPS反演水汽的精度有着直接影响；

（２）GPS反演的可降水量数据同化应用在中尺度数值天气预报中的方法研究和业务应用；

（３）GPS反演斜路径可降水量的精度需要进一步提高，为Ｈ维层析水汽提供更精确的原始数据；

（４）GPS反演水汽用于气候变化的研究。由于水汽在大气成分中的重要性，监测大气中水汽的分布及变化是气候变化研究的重要内容，ＧＰＳ技术反演的水汽资料为这一领域研究提供了丰富的原始资料；

（５）GPS反演大气水汽的实时性需要进一步加强，提高其在气象预报应用方面的实用性。

GPS气象学最先在美国起步，它利用理论和技术来遥感地球大气，进行气象学的理论和方法研究，如测定水汽含量，监测气候变化等。GPS信号在穿过地球大气层时，要受到电离层和大气的折射影响，而当信号穿越大气层中对流层，由于大气成分的折射而产生信号时延，特别是水汽会导致信号传播的速度减弱和路径弯曲，造成时间上的延迟。这种独特而显著的信号时延等价于传播路径的增长，成为定位中的误差源。研究发现该延迟量近似正比于沿信号传播路径上的大气水汽的总含量，由于信号的延迟和大气中的含水量密切相关，这使得通过一定的方法反演大气含水量成为可能。

而水汽反演过程中,主要有如下几个步骤

1 ） 利用计算分析软件对原始观测数据、卫星精密星历、和测站坐标等数据进行处理,解算出对流层中的天顶总延迟量

2 ）根据天顶静力延迟模型,由地面气压、温度等测量值计算出天顶静力延迟量

3）用天顶总延迟量减去天顶静力延迟量可获得湿延迟量。

4）根据地面气温资料,由经验公式算出加权平均温度Tm或根据地面气温的观测资料和湿度的气象探空资料计算出当地加权平均温度Tm,再根据Tm计算出转化系数,利用公式即可反演出GPS遥感的可降水量。

本文的研究内容主要也就是针对各步骤的不同方法进行比对并择优选取，找出误差原因并进行误差修正。

1、 实行方案： 本研究主要是得到纠正后的Tm数据，（1）为此可以先对探空站的日大气加权平均温度进行筛选和质量控制，（2）对筛选计算过后的Tm数据分析时间、空间分布变化。（3）然后利用不同的方法公式，根据地面温度Ts计算出探空站对应的月平均Tm（4）比较2,3两步的Tm，计算平均误差值（5）研究平均误差值与地理因素、地形因素之间的关系（6）比较不同的方法公式得到的Tm数据的误差精度，选出最适用的并提出纠正方案建立相关Tm模型。

数据来源：80个探空站的日大气加权平均温度，研究区域的DEM数据

2、 进度：3月下旬进行数据收集与处理

4 月上、中旬进行数据计算、结果制图与分析

4 月下旬撰写毕业论文初稿

5 月上、中旬进行论文修改和完善

5 月 20 号定稿

3、 预期效果：比较不同的方法公式得到的Tm数据的误差精度，选出最适用的并根据地形因素、地理因素提出纠正方案建立相关Tm模型，从而反演大气可降水量。

[1] 青盛. 地基水汽反演的研究，西南交通大学 ，2009.4.

[2] 万蓉. 地基大气水汽反演技术研究与资料应用,南京信息工程大学，2012.9.

[3] 刘宁. 地基反演大气水汽关键问题的理论与方法研究.西南交通大学，2013.4.

[4] 郭志梅. 利用地基资料反演大气可降水量的初步研究，南京信息工程大学，2005.5.

[5] 王明明. 地基水汽反演的误差分析与资料应用,南京信息工程大学，2013.6.

[6] 徐桂荣，陈 波，万 蓉. 地基 GPS 不同水汽反演方法的误差分析，中国气象局武汉暴雨研究所 .武汉，2008.12

[7] 邹海波，单九生，吴珊珊. GPS 水汽反演方法的改善及其在台风暴雨中的应用，江西省气象科学研究所，2013.11.

[8] 谷晓平.GPS 水汽反演及降雨预报方法研究，中国农业大学，2004.6.

[9] 刘環博. 基于ＧＰＳ的区域水汽反演及其应用研究，长沙理工大学，2014.4.

[10] 李星光. 极端天气条件下大气可降水量 地基 GPS 反演研究，中国矿业大学，2015.5.

[11] 张俊东，陈秀万，李 颖. 基于 GPS 和 MODIS 数据的大气可降水量反演算法研究. 遥感与地理信息系统研究所，2013.2.

[12] 王皓. 地基的资料处理及在天气分析中的应用,南京信息工程大学，2013.6.

[13] A. von Engeln ,G. Nedoluha1. Retrieval of temperature and water vapor profiles from radio occultation refractivity and bending angle measurements using an Optimal Estimation approach: a simulation study, Naval Research Laboratory, Remote Sensing Division, Washington, D.C., USA, 27 May 2005.