基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法-姚宜斌

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1、第４５卷第３期测绘学报Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．３２０１６年３月ＡｃｔａＧｅｏｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃａＳｉｎｉｃａＭａｒｃｈ，２０１６引文格式：姚宜斌，赵庆志，何亚东，等．基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法［Ｊ］．测绘学报，２０１６，４５（３）：２６０－２６６．ＤＯＩ：１０．１１９４７／ｊ．ＡＧＣＳ．２０１５．２０１５０２０５．ＹＡＯＹｉｂｉｎ，ＺＨＡＯＱｉｎｇｚｈｉ，ＨＥＹａｄｏｎｇ，ｅｔａｌ．ＡＴｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＷａｔｅｒＶａｐｏｒＴｏｍｏｇｒａｐｈｙＡｌｇｏｒｉ

2、ｔｈｍＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＷａｔｅｒＶａｐｏｒＤｅｎｓｉｔｙＳｃａｌｅＦａｃｔｏｒ［Ｊ］．ＡｃｔａＧｅｏｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１６，４５（３）：２６０－２６６．ＤＯＩ：１０．１１９４７／ｊ．ＡＧＣＳ．２０１５．２０１５０２０５．基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法姚宜斌１，２，赵庆志１，何亚东１，李祖锋３１．武汉大学测绘学院，湖北武汉４３００７９；２．武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室，湖北武汉４３００７９；３．中国电建西北勘测设计研究院有限公司，

3、陕西西安７１００６５ＡＴｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＷａｔｅｒＶａｐｏｒＴｏｍｏｇｒａｐｈｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＷａｔｅｒＶａｐｏｒＤｅｎｓｉｔｙＳｃａｌｅＦａｃｔｏｒ１，２，ＺＨＡＯＱｉｎｇｚｈｉ１，ＨＥＹａｄｏｎｇ１，ＬＩＺｕｆｅｎｇ３ＹＡＯＹｉｂｉｎ１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｄｅｓｙａｎｄＧｅｏｍａｔｉｃｓ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７９，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＧｅｏｓｐａｃｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＧｅｏｄｅｓｙ，Ｍｉｎ

4、ｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７９，Ｃｈｉｎａ；３．ＰｏｗｅｒＣｈｉｎａＸｉｂｅｉＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎＬｉｍｉｔｅｄ，Ｘｉ’ａｎ７１００６５，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｗａｔｅｒｖａｐｏｒｔｏｍｏｇｒａｐｈｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｗａｔｅｒｖａｐｏｒｄｅｎｓｉｔｙｓｃａｌｅｆａｃｔｏｒ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ．ＲｅａｌＧＰＳａｎ

5、ｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａｆｒｏｍＣＯＲＳｎｅｔｗｏｒｋｉｎＨｏｎｇＫｏｎｇｗｅｒｅｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｖａｌｉｄａｔｅｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｒａｄｉｏｓｏｎｄｅｄａｔａｆｒｏｍ４５００４ｓｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａ

6、ｔｔｈｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｉｓｌａｒｇｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅＲＭＳ，ｗａｔｅｒｖａｐｏｒｐｒｏｆｉｌｅａｎｄｅｒｒｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｒｅｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃｒｅｓｕｌｔｕｎｄｅｒｔｈｅｗｅａｔｈｅｒｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｓｍｏｒｅｓｅｖｅｒｅｔｈ

7、ａｎｔｈａｔｏｆｎｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｗｅａｔｈｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒｖａｐｏｒｄｅｎｓｉｔｙ；ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ；ｒａｄｉｏｓｏｎｄｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔ：ＴｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏｓ．４１１７４０１２；４１２７４０２２）；ＴｈｅＮａｔｉｏｎａｌＨｉｇｈ－ｔｅｃｈＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（８６３Ｐｒｏｇｒａｍ）（Ｎｏ．２０１３ＡＡ１２２５０２）摘要：针对

8、传统水汽密度层析方法的缺点，设计并实现了一种基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法，提高了观测数据的利用率。利用香港ＣＯＲＳ网的实测ＧＰＳ和气象数据，并结合研究区域内４５００４探空站的探空数据，验证了该算法用于实测数据的可行性及精度，并分析了不同天气对层析新算法的影响。试验结果表明：该算法在观测数据的利用率上远大于传统层析方法，以探空数据为参考基准，ＲＭＳ、水汽廓线相关系数和误差分布均优于传统方法。此外，降水天气对层析结果影响要比无降水天气的影响大。关键