地基GNSS水汽探測技術(shù)：原理、方法與多領(lǐng)域應(yīng)用探究一、引言1.1研究背景大氣水汽作為地球大氣的關(guān)鍵組成部分，在氣象學(xué)和氣候研究領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位。它不僅是天氣變化的核心驅(qū)動(dòng)因素之一，對云的形成、降水過程有著直接影響，更是氣候系統(tǒng)能量和水循環(huán)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。水汽相變過程伴隨著大量的能量交換，對大氣的垂直穩(wěn)定度和能量平衡產(chǎn)生重要影響。在暴雨、冰雹等強(qiáng)對流天氣的形成和發(fā)展過程中，水汽更是不可或缺的重要條件。因此，準(zhǔn)確獲取大氣水汽的時(shí)空分布信息，對于提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性、深入理解氣候變化機(jī)制以及有效開展氣象災(zāi)害預(yù)警等方面都具有重要意義。在傳統(tǒng)的大氣水汽探測手段中，無線電探空是較為常用的一種方法。它通過攜帶各種氣象傳感器的探空氣球，直接測量不同高度的大氣溫度、濕度、氣壓等參數(shù)，從而獲取大氣水汽的垂直分布信息。然而，無線電探空存在著時(shí)空分辨率較低的問題，每天通常僅能進(jìn)行兩次探測，且相鄰探空站之間的距離往往較遠(yuǎn)，一般為300km左右，這使得其難以捕捉到水汽在短時(shí)間內(nèi)的快速變化以及小尺度空間范圍內(nèi)的分布差異。地基微波輻射計(jì)則是利用微波與大氣中水汽分子的相互作用來探測水汽含量。但當(dāng)有濃云存在時(shí)，其穿透能力會(huì)顯著下降，在降水天氣條件下，更是難以提供可靠的資料，并且設(shè)備成本較高，限制了其廣泛應(yīng)用。衛(wèi)星遙感雖然能夠提供大面積的觀測數(shù)據(jù)，但在精度和時(shí)間分辨率上仍存在一定的局限性。隨著全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）技術(shù)的飛速發(fā)展，地基GNSS水汽探測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，為大氣水汽探測提供了一種全新的解決方案。地基GNSS水汽探測技術(shù)利用GNSS衛(wèi)星信號在穿過大氣層時(shí)，由于大氣中水汽的存在而產(chǎn)生的傳播延遲，通過對這種延遲的精確測量和分析，反演出大氣中的水汽含量。與傳統(tǒng)探測手段相比，地基GNSS水汽探測技術(shù)具有諸多顯著優(yōu)勢。首先，它能夠?qū)崿F(xiàn)全天候、不間斷的連續(xù)監(jiān)測，不受天氣條件的限制，無論是晴天、陰天還是降水天氣，都能穩(wěn)定地獲取水汽數(shù)據(jù)。其次，該技術(shù)具有較高的時(shí)間分辨率，能夠?qū)崟r(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)地提供水汽信息，滿足對水汽快速變化監(jiān)測的需求。此外，地基GNSS水汽探測的精度較高，且設(shè)備相對簡單，維護(hù)成本較低，便于大規(guī)模布設(shè)觀測站，從而實(shí)現(xiàn)大范圍、高密度的水汽監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。自20世紀(jì)80年代地基GNSS探測大氣的概念被提出以來，經(jīng)過多年的發(fā)展，該技術(shù)在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都取得了長足的進(jìn)步。從最初的原理探索和試驗(yàn)驗(yàn)證，到如今在氣象業(yè)務(wù)、氣候研究、環(huán)境監(jiān)測等多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，地基GNSS水汽探測技術(shù)正逐漸成為大氣探測領(lǐng)域的重要手段之一。1.2研究目的與意義本研究旨在深入探究地基GNSS水汽探測技術(shù)的原理、方法和應(yīng)用，通過系統(tǒng)性地分析與實(shí)驗(yàn)，優(yōu)化水汽反演算法，提高探測精度，并拓展該技術(shù)在氣象預(yù)報(bào)、氣候研究和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。具體而言，研究目的包括：明確地基GNSS水汽探測的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，剖析信號傳播延遲與水汽含量之間的定量關(guān)系；評估當(dāng)前地基GNSS水汽探測技術(shù)在不同環(huán)境條件下的精度和可靠性，分析影響探測精度的主要因素；結(jié)合實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，改進(jìn)和優(yōu)化水汽反演模型與算法，提高水汽含量反演的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；將地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)與其他傳統(tǒng)探測手段的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)協(xié)同的大氣水汽監(jiān)測體系，為氣象預(yù)報(bào)和氣候研究提供更全面、準(zhǔn)確的水汽信息；探索地基GNSS水汽探測技術(shù)在氣象災(zāi)害預(yù)警、人工影響天氣作業(yè)以及環(huán)境污染監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，為相關(guān)領(lǐng)域的決策和實(shí)踐提供科學(xué)依據(jù)。地基GNSS水汽探測技術(shù)的研究具有重要的科學(xué)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提高氣象預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性：水汽是影響天氣變化的關(guān)鍵因素之一，尤其是在暴雨、暴雪、強(qiáng)對流等災(zāi)害性天氣過程中，水汽的充足供應(yīng)是其形成和發(fā)展的重要條件。地基GNSS水汽探測技術(shù)能夠提供高時(shí)空分辨率的大氣水汽含量信息，將這些數(shù)據(jù)同化到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型中，可以顯著改善模型對水汽場的描述，進(jìn)而提高降水、溫度、風(fēng)力等氣象要素的預(yù)報(bào)精度，增強(qiáng)對災(zāi)害性天氣的預(yù)警能力，為公眾和相關(guān)部門提供更及時(shí)、準(zhǔn)確的氣象服務(wù)，減少氣象災(zāi)害造成的損失。例如，在2021年河南鄭州的特大暴雨災(zāi)害中，如果當(dāng)時(shí)地基GNSS水汽探測網(wǎng)絡(luò)更加完善且數(shù)據(jù)得到有效利用，或許能夠提前更精準(zhǔn)地預(yù)測暴雨的強(qiáng)度和落區(qū)，為防災(zāi)減災(zāi)爭取更多時(shí)間。深化氣候研究：大氣水汽在全球氣候變化中扮演著重要角色，它參與了地球的能量平衡和水循環(huán)過程。通過地基GNSS水汽探測技術(shù)對大氣水汽進(jìn)行長期、連續(xù)的監(jiān)測，可以獲取水汽在不同時(shí)間尺度（年際、年代際等）上的變化特征，為研究氣候變化的機(jī)制和趨勢提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。例如，研究大氣水汽含量與溫室氣體濃度、海溫變化等因素之間的相互關(guān)系，有助于深入理解氣候變化的驅(qū)動(dòng)因素和反饋機(jī)制，為制定應(yīng)對氣候變化的政策和措施提供科學(xué)依據(jù)。助力環(huán)境監(jiān)測：水汽不僅是氣象和氣候研究的重要參數(shù)，還與環(huán)境質(zhì)量密切相關(guān)。在空氣污染過程中，水汽參與了大氣污染物的傳輸、轉(zhuǎn)化和清除過程。地基GNSS水汽探測技術(shù)可以為環(huán)境監(jiān)測提供水汽數(shù)據(jù)，結(jié)合其他污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)，有助于分析大氣污染的形成機(jī)制和擴(kuò)散規(guī)律，評估環(huán)境質(zhì)量狀況，為環(huán)境保護(hù)和治理提供參考。此外，在一些生態(tài)系統(tǒng)中，水汽條件對植被生長、生態(tài)平衡等有著重要影響，地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)也能為生態(tài)環(huán)境研究提供有價(jià)值的信息。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀地基GNSS水汽探測技術(shù)的發(fā)展歷程中，國外在早期的理論探索和實(shí)踐應(yīng)用方面取得了顯著進(jìn)展。1987年，AskneJ等首次提出地基GPS探測大氣的概念，并建立了大氣濕延遲和可降水汽量之間的關(guān)系，為后續(xù)的研究奠定了理論基礎(chǔ)。1992年，Bevis等人進(jìn)一步完善了該理論，指出在已知接收機(jī)精確位置和扣除電離層時(shí)延的情況下，可以通過GPS信號以及地面溫度、氣壓的觀測來推算接收機(jī)上空的垂直積分水汽總量，這一成果使得地基GNSS水汽探測技術(shù)得以迅速發(fā)展。為了驗(yàn)證和評估該技術(shù)的可行性和準(zhǔn)確性，1993年5月美國開展了GPS/STORM試驗(yàn)。在此次試驗(yàn)中，科學(xué)家們在俄克拉荷瑪州進(jìn)行了相關(guān)觀測和分析，試驗(yàn)結(jié)果表明，GPS得到的水汽量與微波輻射計(jì)觀測的水汽量之間均方根誤差為1.5毫米，二者之間的偏差小于0.5毫米，這充分證明了地基GNSS水汽探測技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的潛力。此后，NOAA的環(huán)境研究實(shí)驗(yàn)室也進(jìn)行了GPS遙感的水汽、微波輻射計(jì)觀測的水汽和探空水汽之間的比較研究，結(jié)果顯示其精度與微波輻射計(jì)相當(dāng)。自2000年以來，美國、日本和西歐等發(fā)達(dá)國家積極構(gòu)建GPS綜合應(yīng)用業(yè)務(wù)網(wǎng)。在美國，連續(xù)業(yè)務(wù)運(yùn)行的參考站網(wǎng)ContinuouslyOperatingReferenceStations（CORS）超過1000個(gè)，已準(zhǔn)業(yè)務(wù)化運(yùn)行，并計(jì)劃在2008年正式業(yè)務(wù)化。德國提出了GPS大氣探測計(jì)劃，目前正在運(yùn)行的GASP-GPS網(wǎng)由211個(gè)站組成。英國有近30個(gè)站連續(xù)運(yùn)行。日本則是開展地基GPS探測水汽較早且站網(wǎng)密度較大的國家，全國有1200個(gè)站連續(xù)工作，實(shí)現(xiàn)了平均空間距離每20公里就有一個(gè)GPS站。這些國家通過聯(lián)合建站、分頭管理、信息聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)共享的方式，實(shí)現(xiàn)了地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)的高效利用和廣泛共享。同時(shí)，建立了運(yùn)行中心，提供規(guī)范產(chǎn)品，開展綜合服務(wù)，為氣象研究、天氣預(yù)報(bào)和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域提供了有力的數(shù)據(jù)支持。在國內(nèi)，地基GNSS水汽探測技術(shù)的研究和應(yīng)用也在逐步推進(jìn)。國家衛(wèi)星氣象中心和北京大學(xué)地球物理系早在1995年就開展了利用空基GPS信號反演大氣參數(shù)和利用地基GPS反映大氣柱總水汽含量的研究工作。2000年夏季，北京市范圍內(nèi)布設(shè)10個(gè)GPS觀測點(diǎn)，開始地基GPS的觀測試驗(yàn)，為后續(xù)的研究和應(yīng)用積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。近年來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和研究的深入，我國在地基GNSS水汽探測技術(shù)方面取得了一定的成果。目前，全國氣象部門通過自建或與其他部門合作建設(shè)、共享數(shù)據(jù)的GNSS站總數(shù)近百個(gè)。根據(jù)十一五發(fā)展規(guī)劃，我國氣象部門一方面加大自建GNSS站的力度，另一方面積極與其他部門合作共建GNSS站，致力于形成布局基本合理的GNSS網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，加快GNSS在氣象領(lǐng)域的研究，并按照大氣探測業(yè)務(wù)系統(tǒng)的要求進(jìn)行規(guī)劃布局、建設(shè)以及業(yè)務(wù)運(yùn)行等工作，以提高我國對大氣水汽的監(jiān)測和預(yù)報(bào)能力。在應(yīng)用研究方面，國內(nèi)外學(xué)者利用地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)在天氣預(yù)報(bào)、氣候研究和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域開展了廣泛的研究。在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域，將地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)同化到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型中，能夠改善模型對水汽場的描述，從而提高降水、溫度等氣象要素的預(yù)報(bào)精度。例如，有研究表明，在特定的天氣過程中，同化地基GNSS水汽數(shù)據(jù)后，降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率得到了顯著提高。在氣候研究方面，通過對地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)的長期分析，可以揭示大氣水汽在不同時(shí)間尺度上的變化特征，為研究氣候變化的機(jī)制和趨勢提供重要的數(shù)據(jù)支持。在環(huán)境監(jiān)測方面，地基GNSS水汽探測技術(shù)可以為空氣污染監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境研究等提供水汽數(shù)據(jù)，有助于分析大氣污染的形成機(jī)制和生態(tài)系統(tǒng)的變化情況。盡管地基GNSS水汽探測技術(shù)在國內(nèi)外都取得了一定的研究成果和應(yīng)用進(jìn)展，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)需要進(jìn)一步解決。例如，在數(shù)據(jù)處理方面，如何提高數(shù)據(jù)處理的效率和精度，減少誤差的影響；在水汽反演算法方面，如何進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高反演結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；在實(shí)際應(yīng)用中，如何更好地將地基GNSS水汽探測技術(shù)與其他探測手段相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，提高對大氣水汽的綜合監(jiān)測能力等。這些問題都有待于未來的研究中進(jìn)一步探索和解決。二、地基GNSS水汽探測原理2.1GNSS基本原理與信號傳播全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）是一種基于衛(wèi)星的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，能夠?yàn)槿蚍秶鷥?nèi)的用戶提供高精度的位置、速度和時(shí)間信息。它主要由空間段、地面控制段和用戶段三部分構(gòu)成?？臻g段通常由多顆衛(wèi)星組成，這些衛(wèi)星分布在不同的軌道平面上，以確保在全球任何地點(diǎn)都能至少接收到四顆衛(wèi)星的信號。以美國的全球定位系統(tǒng)（GPS）為例，它由24顆衛(wèi)星組成，分布在6個(gè)軌道平面，每個(gè)軌道平面上有4顆衛(wèi)星。這些衛(wèi)星在軌道上以特定的速度運(yùn)行，不斷地向地球發(fā)射包含衛(wèi)星位置、時(shí)間信息等的導(dǎo)航信號。衛(wèi)星上配備有高精度的原子鐘，以保證信號中時(shí)間信息的準(zhǔn)確性，因?yàn)闀r(shí)間的精確測量是GNSS定位的關(guān)鍵因素之一。地面控制段負(fù)責(zé)對衛(wèi)星進(jìn)行監(jiān)測、控制和軌道修正，確保衛(wèi)星按照預(yù)定的軌道運(yùn)行，并向衛(wèi)星上傳最新的星歷數(shù)據(jù)和時(shí)鐘校正信息。地面控制段包括多個(gè)地面監(jiān)測站、主控站和注入站。地面監(jiān)測站分布在全球各地，負(fù)責(zé)接收衛(wèi)星信號，監(jiān)測衛(wèi)星的運(yùn)行狀態(tài)，測量衛(wèi)星的軌道參數(shù)和時(shí)鐘偏差等數(shù)據(jù)。主控站收集各個(gè)監(jiān)測站的數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理和分析，計(jì)算出衛(wèi)星的軌道修正參數(shù)和時(shí)鐘校正參數(shù)，并通過注入站將這些信息上傳到衛(wèi)星上。用戶段則是由各種GNSS接收機(jī)組成，用戶通過接收機(jī)接收衛(wèi)星信號，并利用信號中的信息計(jì)算出自身的位置、速度和時(shí)間。GNSS接收機(jī)通過天線接收衛(wèi)星發(fā)射的信號，經(jīng)過信號處理和解算，得到衛(wèi)星到接收機(jī)的距離（偽距）以及衛(wèi)星的位置信息。根據(jù)至少四顆衛(wèi)星的偽距和位置信息，接收機(jī)利用三角測量原理，通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法計(jì)算出用戶的三維坐標(biāo)（經(jīng)度、緯度和高度）。當(dāng)GNSS衛(wèi)星信號在大氣層中傳播時(shí)，會(huì)受到多種因素的影響，其中電離層和對流層對信號傳播的影響最為顯著。電離層是地球大氣層的一個(gè)電離區(qū)域，位于距離地面約50-1000公里的高度范圍。由于受到太陽輻射的作用，電離層中存在大量的自由電子和離子。當(dāng)GNSS信號穿過電離層時(shí)，信號的傳播速度會(huì)發(fā)生變化，傳播路徑也會(huì)發(fā)生彎曲，從而導(dǎo)致信號延遲，這種延遲被稱為電離層延遲。電離層延遲的大小與信號的頻率、電離層中的電子密度以及信號傳播路徑與電離層的夾角等因素有關(guān)。通常情況下，電離層延遲在天頂方向（仰角90°）最大可達(dá)50米，在近地平方向（仰角10°-20°）可達(dá)150米左右。為了消除電離層延遲對GNSS定位的影響，常用的方法有利用雙頻觀測值進(jìn)行組合計(jì)算、采用電離層模型進(jìn)行改正以及利用多個(gè)測站的同步觀測值進(jìn)行差分處理等。其中，雙頻觀測值組合法利用不同頻率信號在電離層中傳播延遲的差異，通過特定的組合方式消除電離層延遲的一階項(xiàng)影響，是目前應(yīng)用最為廣泛的方法之一。對流層是地球大氣層靠近地面的一層，厚度約為10-12公里。對流層中的大氣主要由氮?dú)?、氧氣、水汽等成分組成，其中水汽的含量雖然相對較少，但對GNSS信號傳播的影響卻不容忽視。GNSS信號在對流層中傳播時(shí)，由于對流層中大氣的密度、溫度和濕度等因素的變化，信號會(huì)發(fā)生折射，導(dǎo)致傳播速度減慢，傳播路徑變長，從而產(chǎn)生對流層延遲。對流層延遲可分為干延遲和濕延遲兩部分。干延遲是由于對流層中干空氣分子的散射和折射引起的延遲，其大小主要與大氣壓力和溫度有關(guān)，相對較為穩(wěn)定，可通過地面氣壓等參數(shù)進(jìn)行精確計(jì)算和改正。而濕延遲則是由于對流層中水汽分子的存在而引起的延遲，它與大氣中的水汽含量密切相關(guān)，且變化較為復(fù)雜，是影響GNSS定位精度和水汽探測的關(guān)鍵因素。濕延遲在天頂方向的變化范圍一般為0-2米，在低仰角方向會(huì)顯著增大。由于水汽在大氣中的分布具有高度的時(shí)空變化性，因此準(zhǔn)確測量和改正濕延遲是提高GNSS定位精度和實(shí)現(xiàn)高精度水汽探測的重要挑戰(zhàn)。2.2大氣傳播延遲與水汽影響當(dāng)GNSS衛(wèi)星信號穿越大氣層時(shí)，會(huì)與大氣中的各種成分發(fā)生相互作用，導(dǎo)致信號傳播延遲。這種延遲主要來源于電離層和對流層，其中對流層延遲又與水汽含量密切相關(guān)。電離層延遲是由于GNSS信號在穿過電離層時(shí)，受到自由電子和離子的影響，信號傳播速度發(fā)生變化而產(chǎn)生的延遲。電離層中的電子密度分布會(huì)隨著太陽活動(dòng)、晝夜變化、季節(jié)變化以及地理位置等因素而發(fā)生顯著變化。在太陽活動(dòng)劇烈時(shí)，電離層中的電子密度會(huì)明顯增加，從而導(dǎo)致電離層延遲增大。研究表明，在太陽耀斑爆發(fā)期間，電離層延遲可能會(huì)比平時(shí)增加數(shù)倍甚至數(shù)十倍。此外，電離層延遲還具有明顯的晝夜變化特征，白天由于太陽輻射的作用，電離層中的電子密度較高，延遲較大；夜晚則相反，電子密度較低，延遲較小。通常情況下，電離層延遲在天頂方向最大可達(dá)50米，在近地平方向（仰角10°-20°）可達(dá)150米左右。由于電離層延遲對GNSS定位精度的影響較大，因此在高精度定位和水汽探測中，必須對其進(jìn)行精確改正。目前，常用的改正方法主要有雙頻觀測值組合法、電離層模型改正法以及差分法等。雙頻觀測值組合法利用不同頻率信號在電離層中傳播延遲的差異，通過特定的組合方式消除電離層延遲的一階項(xiàng)影響，是目前應(yīng)用最為廣泛的方法之一。例如，在GPS系統(tǒng)中，常用的L1和L2雙頻信號，通過適當(dāng)?shù)慕M合可以有效地消除電離層延遲的大部分影響。對流層延遲則是由于GNSS信號在對流層中傳播時(shí)，受到大氣折射的影響，傳播路徑發(fā)生彎曲，傳播速度減慢而產(chǎn)生的延遲。對流層延遲可進(jìn)一步分為干延遲和濕延遲兩部分。干延遲主要是由對流層中干空氣分子（主要是氮?dú)夂脱鯕猓┑纳⑸浜驼凵湟鸬模浯笮≈饕Q于大氣壓力和溫度。由于干空氣的分布相對較為穩(wěn)定，且其物理特性可以通過地面氣象觀測數(shù)據(jù)（如氣壓、溫度）進(jìn)行精確測量，因此干延遲可以通過較為準(zhǔn)確的模型進(jìn)行計(jì)算和改正。目前常用的干延遲模型有Saastamoinen模型、Hopfield模型等，這些模型在利用地面氣象數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能夠較為準(zhǔn)確地計(jì)算出干延遲的大小，其計(jì)算精度通常可以達(dá)到毫米級。而濕延遲是由于對流層中水汽分子的存在而引起的延遲，它與大氣中的水汽含量密切相關(guān)。水汽在大氣中的分布具有高度的時(shí)空變化性，受到多種因素的影響，如地理位置、季節(jié)、天氣系統(tǒng)等。在靠近海洋的地區(qū)，水汽含量通常較高，濕延遲也相應(yīng)較大；而在干旱地區(qū)，水汽含量較低，濕延遲則較小。在夏季，由于氣溫較高，水汽蒸發(fā)旺盛，大氣中的水汽含量相對較多，濕延遲也會(huì)比冬季更大。此外，在降水天氣過程中，水汽含量會(huì)急劇增加，濕延遲也會(huì)顯著增大。研究表明，在暴雨天氣中，濕延遲可能會(huì)比平時(shí)增加數(shù)倍。由于水汽分布的復(fù)雜性和多變性，準(zhǔn)確測量和改正濕延遲一直是GNSS研究中的一個(gè)難點(diǎn)。濕延遲在天頂方向的變化范圍一般為0-2米，在低仰角方向會(huì)顯著增大。在低仰角（如仰角小于10°）時(shí)，濕延遲可能會(huì)比天頂方向增加數(shù)倍，這對GNSS定位精度和水汽探測精度產(chǎn)生了更為嚴(yán)重的影響。濕延遲與水汽含量之間存在著密切的定量關(guān)系。根據(jù)大氣物理學(xué)原理，濕延遲與水汽的積分含量（即可降水量，PWV）成正比?？山邓渴侵笇挝幻娣e垂直氣柱內(nèi)的水汽全部凝結(jié)成液態(tài)水時(shí)，在氣柱底面上所積聚的液態(tài)水的厚度，單位通常為毫米。通過建立濕延遲與可降水量之間的轉(zhuǎn)換模型，可以利用測量得到的濕延遲來反演大氣中的可降水量。常用的轉(zhuǎn)換模型有Saastamoinen模型、Askne-Nordius模型等。這些模型基于大氣狀態(tài)方程和水汽壓與溫度、濕度的關(guān)系，通過一系列的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和參數(shù)化處理，建立了濕延遲與可降水量之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的觀測條件和精度要求選擇合適的轉(zhuǎn)換模型。例如，在地形復(fù)雜、水汽分布不均勻的地區(qū)，可能需要采用考慮地形和水汽垂直分布的改進(jìn)型轉(zhuǎn)換模型，以提高可降水量反演的精度。2.3從延遲到水汽含量的轉(zhuǎn)換機(jī)制通過對大氣傳播延遲的分析，我們明確了對流層濕延遲與水汽含量之間存在著緊密聯(lián)系。而從延遲到水汽含量的轉(zhuǎn)換，是地基GNSS水汽探測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這一過程需要借助特定的轉(zhuǎn)換模型和精確的氣象參數(shù)。在轉(zhuǎn)換過程中，常用的模型如Saastamoinen模型、Askne-Nordius模型等發(fā)揮著重要作用。以Saastamoinen模型為例，其建立在大氣狀態(tài)方程和水汽壓與溫度、濕度關(guān)系的基礎(chǔ)上，通過一系列數(shù)學(xué)推導(dǎo)和參數(shù)化處理，實(shí)現(xiàn)了濕延遲與可降水量之間的轉(zhuǎn)換。該模型的核心公式為：PWV=\frac{1000\cdotr\cdote}{g\cdot\rho_w}其中，PWV為可降水量（mm），r為轉(zhuǎn)換系數(shù)（無量綱），e為水汽壓（hPa），g為重力加速度（m/s^2），\rho_w為水的密度（kg/m^3）。在實(shí)際計(jì)算時(shí)，水汽壓e可通過地面氣象觀測的溫度和相對濕度數(shù)據(jù)，利用公式e=e_0\cdot\frac{RH}{100}計(jì)算得到，其中e_0為飽和水汽壓（hPa），可根據(jù)溫度由經(jīng)驗(yàn)公式確定，RH為相對濕度（%）。轉(zhuǎn)換系數(shù)r則與大氣的垂直結(jié)構(gòu)和水汽分布有關(guān)，通?？赏ㄟ^理論計(jì)算或經(jīng)驗(yàn)擬合得到。然而，實(shí)際大氣環(huán)境復(fù)雜多變，水汽在垂直方向上的分布并非均勻一致。為了更準(zhǔn)確地描述水汽的垂直分布特征，提高水汽含量反演的精度，一些改進(jìn)的轉(zhuǎn)換方法考慮了水汽垂直分層的影響。例如，將對流層劃分為若干個(gè)層次，對每個(gè)層次分別進(jìn)行濕延遲的計(jì)算和水汽含量的反演，然后通過積分得到整層大氣的可降水量。這種方法能夠更好地反映水汽在不同高度上的變化情況，尤其在水汽垂直分布差異較大的地區(qū)，如山區(qū)、沿海地區(qū)等，具有更高的反演精度。在利用GNSS數(shù)據(jù)進(jìn)行水汽含量反演時(shí)，除了要準(zhǔn)確計(jì)算濕延遲外，還需要精確獲取地面氣象參數(shù)。地面氣象參數(shù)如溫度、氣壓、濕度等，不僅用于計(jì)算濕延遲和轉(zhuǎn)換系數(shù)，還對大氣的狀態(tài)和水汽的物理性質(zhì)有著重要影響。在溫度較高的情況下，水汽的飽和蒸汽壓增大，大氣能夠容納更多的水汽，從而影響濕延遲與水汽含量之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。氣壓的變化會(huì)導(dǎo)致大氣密度的改變，進(jìn)而影響信號傳播的路徑和延遲量。因此，為了確保轉(zhuǎn)換結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要使用高精度的氣象傳感器對地面氣象參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的測量，并對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制和誤差校正。例如，采用校準(zhǔn)后的溫度傳感器和氣壓傳感器，定期對傳感器進(jìn)行維護(hù)和校準(zhǔn)，以保證測量數(shù)據(jù)的可靠性；同時(shí)，利用數(shù)據(jù)濾波和插值等方法，對測量數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值進(jìn)行處理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。三、地基GNSS水汽探測方法與技術(shù)3.1雙差技術(shù)及其應(yīng)用雙差技術(shù)在地基GNSS水汽探測中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，是實(shí)現(xiàn)高精度大氣延遲測量的重要手段。其基本原理基于差分思想，通過巧妙地組合觀測數(shù)據(jù)，消除或大幅削弱多種誤差源對測量結(jié)果的影響，從而顯著提高測量精度。在GNSS觀測中，誤差來源復(fù)雜多樣，主要包括衛(wèi)星軌道誤差、衛(wèi)星鐘差、接收機(jī)鐘差以及大氣延遲誤差（如電離層延遲和對流層延遲）等。衛(wèi)星軌道誤差是指衛(wèi)星在其軌道上的實(shí)際位置與廣播星歷所預(yù)測位置之間的差異。由于受到地球引力場的不均勻性、太陽和月亮的引力攝動(dòng)以及大氣阻力等多種因素的影響，衛(wèi)星的實(shí)際軌道會(huì)偏離其理論軌道，這就導(dǎo)致接收機(jī)在根據(jù)衛(wèi)星廣播星歷計(jì)算衛(wèi)星位置時(shí)產(chǎn)生誤差。衛(wèi)星鐘差則是指衛(wèi)星上的原子鐘與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間之間的偏差。盡管衛(wèi)星上配備了高精度的原子鐘，但仍不可避免地存在一定的誤差，這種誤差會(huì)影響衛(wèi)星信號的發(fā)射時(shí)間，進(jìn)而導(dǎo)致接收機(jī)測量的信號傳播時(shí)間產(chǎn)生偏差。接收機(jī)鐘差是接收機(jī)內(nèi)部時(shí)鐘與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間的差異，它同樣會(huì)對信號傳播時(shí)間的測量產(chǎn)生影響。雙差技術(shù)通過兩次差分運(yùn)算來消除這些誤差。首先，在同一時(shí)刻，對兩個(gè)不同的接收機(jī)接收來自同一顆衛(wèi)星的信號進(jìn)行差分，得到單差觀測值。這一步主要消除了衛(wèi)星鐘差的影響，因?yàn)閷τ谕活w衛(wèi)星，其鐘差在不同接收機(jī)觀測時(shí)是相同的，差分后可以相互抵消。例如，設(shè)接收機(jī)A和接收機(jī)B同時(shí)接收衛(wèi)星S的信號，觀測值分別為L_{A,S}和L_{B,S}，單差觀測值\DeltaL_{A,B,S}=L_{A,S}-L_{B,S}，此時(shí)衛(wèi)星鐘差被消除。然后，對同一接收機(jī)在不同時(shí)刻接收不同衛(wèi)星的單差觀測值再次進(jìn)行差分，得到雙差觀測值。這一步進(jìn)一步消除了接收機(jī)鐘差、衛(wèi)星軌道誤差以及大部分大氣延遲誤差（如電離層延遲和對流層延遲中的系統(tǒng)性部分）的影響。以接收機(jī)A接收衛(wèi)星S1和S2的信號為例，單差觀測值分別為\DeltaL_{A,S1}和\DeltaL_{A,S2}，雙差觀測值\nabla\DeltaL_{A,S1,S2}=\DeltaL_{A,S1}-\DeltaL_{A,S2}，此時(shí)接收機(jī)鐘差、衛(wèi)星軌道誤差以及部分大氣延遲誤差被消除。通過雙差技術(shù)，與接收機(jī)和衛(wèi)星相關(guān)的大部分誤差得到有效消除，使得測量結(jié)果能夠更準(zhǔn)確地反映大氣延遲的真實(shí)情況。在實(shí)際的地基GNSS水汽探測中，雙差技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。例如，在構(gòu)建區(qū)域GNSS水汽監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)時(shí)，多個(gè)GNSS接收機(jī)被部署在不同位置，通過雙差技術(shù)處理這些接收機(jī)的觀測數(shù)據(jù)，可以精確計(jì)算出各個(gè)觀測站上空的大氣延遲。以某地區(qū)的地基GNSS水汽監(jiān)測網(wǎng)為例，該網(wǎng)絡(luò)由10個(gè)GNSS觀測站組成，分布在不同的地形和氣候條件下。在一次強(qiáng)降水過程的監(jiān)測中，利用雙差技術(shù)對各觀測站的GNSS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，成功獲取了高時(shí)空分辨率的大氣延遲信息。通過將這些大氣延遲信息轉(zhuǎn)換為水汽含量，發(fā)現(xiàn)水汽含量在降水發(fā)生前迅速增加，且在降水區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的梯度變化。與傳統(tǒng)的探空數(shù)據(jù)相比，基于雙差技術(shù)的地基GNSS水汽探測結(jié)果在時(shí)間分辨率上有了顯著提高，能夠更及時(shí)地捕捉到水汽的動(dòng)態(tài)變化，為降水預(yù)報(bào)提供了更有價(jià)值的信息。在一些高精度的氣象研究項(xiàng)目中，雙差技術(shù)也被用于驗(yàn)證和改進(jìn)水汽反演模型。研究人員利用雙差技術(shù)處理GNSS數(shù)據(jù)，得到高精度的大氣延遲觀測值，然后將這些觀測值與不同的水汽反演模型計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比分析。通過不斷調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)，使得水汽反演模型能夠更準(zhǔn)確地反映實(shí)際的水汽分布情況。在一項(xiàng)關(guān)于山區(qū)水汽分布特征的研究中，通過雙差技術(shù)處理山區(qū)多個(gè)GNSS觀測站的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的水汽反演模型在山區(qū)復(fù)雜地形條件下存在較大誤差。經(jīng)過對模型進(jìn)行改進(jìn)，考慮地形因素對水汽分布的影響后，利用雙差技術(shù)驗(yàn)證改進(jìn)后的模型，結(jié)果表明改進(jìn)后的模型在山區(qū)的水汽反演精度得到了顯著提高，能夠更準(zhǔn)確地描述山區(qū)水汽的垂直分布和水平變化特征。3.2精密定位技術(shù)提升精度精密定位技術(shù)是提高地基GNSS水汽探測精度的核心要素之一，其通過對接收機(jī)位置的精確測定，為大氣延遲計(jì)算和水汽含量反演提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在地基GNSS水汽探測中，接收機(jī)的定位精度直接影響到大氣延遲的計(jì)算精度，進(jìn)而決定了水汽含量探測的準(zhǔn)確性。隨著科技的不斷進(jìn)步，精密定位技術(shù)取得了顯著的發(fā)展，其中實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)（RTK）定位技術(shù)和精密單點(diǎn)定位（PPP）技術(shù)在提高定位精度方面發(fā)揮了重要作用。RTK定位技術(shù)利用載波相位觀測值進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分定位，能夠在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)厘米級甚至毫米級的高精度定位。它通過在基準(zhǔn)站和移動(dòng)站同時(shí)接收衛(wèi)星信號，并對兩者的觀測值進(jìn)行差分處理，消除了衛(wèi)星軌道誤差、衛(wèi)星鐘差、接收機(jī)鐘差以及大部分大氣延遲誤差等的影響，從而實(shí)現(xiàn)了高精度的定位。在城市環(huán)境中進(jìn)行地基GNSS水汽探測時(shí)，利用RTK定位技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地確定接收機(jī)的位置，減少由于定位誤差導(dǎo)致的大氣延遲計(jì)算誤差，進(jìn)而提高水汽含量的探測精度。在一次城市暴雨監(jiān)測中，研究人員使用RTK定位技術(shù)對多個(gè)GNSS接收機(jī)進(jìn)行定位，結(jié)合雙差技術(shù)處理觀測數(shù)據(jù)，成功獲取了高時(shí)空分辨率的大氣水汽含量信息。與傳統(tǒng)的定位方法相比，RTK定位技術(shù)使得水汽探測的精度提高了約30%，能夠更準(zhǔn)確地捕捉到暴雨過程中水汽的動(dòng)態(tài)變化，為城市暴雨預(yù)警提供了有力的數(shù)據(jù)支持。PPP技術(shù)則是利用全球范圍內(nèi)的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)和精密星歷、衛(wèi)星鐘差等產(chǎn)品，通過對單臺(tái)接收機(jī)的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)高精度的絕對定位。該技術(shù)無需依賴地面基準(zhǔn)站，具有更廣泛的應(yīng)用范圍和更高的靈活性。在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或難以建立基準(zhǔn)站的區(qū)域，PPP技術(shù)可以發(fā)揮其獨(dú)特的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)高精度的定位和水汽探測。例如，在山區(qū)進(jìn)行水汽探測時(shí)，由于地形復(fù)雜，建立基準(zhǔn)站較為困難，而PPP技術(shù)可以通過接收全球衛(wèi)星信號，結(jié)合精密星歷和衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品，準(zhǔn)確計(jì)算出接收機(jī)的位置，進(jìn)而提高大氣延遲計(jì)算的精度和水汽含量反演的準(zhǔn)確性。研究表明，在山區(qū)環(huán)境下，使用PPP技術(shù)進(jìn)行地基GNSS水汽探測，其水汽含量反演的精度與傳統(tǒng)方法相比提高了約20%，能夠更準(zhǔn)確地反映山區(qū)水汽的分布特征。除了RTK和PPP技術(shù)外，多系統(tǒng)融合定位技術(shù)也逐漸成為提高定位精度的重要手段。多系統(tǒng)融合定位技術(shù)通過同時(shí)接收多個(gè)GNSS系統(tǒng)（如GPS、北斗、GLONASS、Galileo等）的衛(wèi)星信號，充分利用各系統(tǒng)的優(yōu)勢，提高定位的可靠性和精度。不同的GNSS系統(tǒng)在衛(wèi)星星座分布、信號特性等方面存在差異，通過融合這些系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)，可以增加觀測冗余，提高定位的精度和可靠性。在復(fù)雜的城市環(huán)境中，由于建筑物的遮擋和多路徑效應(yīng)的影響，單一GNSS系統(tǒng)的定位精度可能會(huì)受到較大影響。而采用多系統(tǒng)融合定位技術(shù)，同時(shí)接收GPS、北斗等系統(tǒng)的衛(wèi)星信號，可以有效減少信號遮擋和多路徑效應(yīng)的影響，提高定位精度。在某城市的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，采用多系統(tǒng)融合定位技術(shù)后，定位精度提高了約15%，水汽含量探測的精度也相應(yīng)得到了提升，能夠更準(zhǔn)確地獲取城市區(qū)域的水汽信息。精密定位技術(shù)在提高地基GNSS水汽探測精度方面發(fā)揮了重要作用。通過不斷發(fā)展和應(yīng)用RTK、PPP以及多系統(tǒng)融合定位等技術(shù)，可以進(jìn)一步提高接收機(jī)的定位精度，從而提升大氣延遲計(jì)算和水汽含量反演的準(zhǔn)確性，為氣象研究、天氣預(yù)報(bào)和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。未來，隨著精密定位技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，地基GNSS水汽探測的精度和應(yīng)用范圍有望得到進(jìn)一步拓展。3.3氣象模型反演方法氣象模型反演方法是地基GNSS水汽探測中的重要手段，它將GNSS觀測結(jié)果與大氣模型相結(jié)合，通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和物理過程模擬，實(shí)現(xiàn)對大氣水汽含量的精確反演。這種方法充分利用了氣象模型對大氣狀態(tài)的描述能力，以及GNSS觀測數(shù)據(jù)的高精度和高時(shí)空分辨率特點(diǎn)，為水汽探測提供了更全面、準(zhǔn)確的信息。在氣象模型反演中，常用的大氣模型包括數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）模型和氣候模式等。NWP模型如歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的IFS模型、美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的GFS模型等，這些模型通過對大氣動(dòng)力學(xué)、熱力學(xué)方程的數(shù)值求解，模擬大氣的運(yùn)動(dòng)和變化。在利用NWP模型進(jìn)行水汽反演時(shí)，首先需要將GNSS觀測得到的大氣延遲信息（如對流層濕延遲）作為約束條件，加入到模型的同化系統(tǒng)中。通過數(shù)據(jù)同化技術(shù)，將GNSS觀測數(shù)據(jù)與模型的背景場進(jìn)行融合，調(diào)整模型的初始狀態(tài)，使其更接近真實(shí)的大氣狀態(tài)。例如，在ECMWF的IFS模型中，采用三維變分同化（3D-VAR）或四維變分同化（4D-VAR）方法，將GNSS觀測的對流層濕延遲數(shù)據(jù)與模型的背景場進(jìn)行同化。在同化過程中，通過最小化觀測數(shù)據(jù)與模型模擬數(shù)據(jù)之間的差異，調(diào)整模型中的水汽含量等參數(shù)，從而得到更準(zhǔn)確的水汽分布。以某地區(qū)的一次強(qiáng)降水過程為例，研究人員利用NCEP的GFS模型和地基GNSS觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行水汽反演。首先，將該地區(qū)多個(gè)GNSS觀測站的對流層濕延遲數(shù)據(jù)輸入到GFS模型的同化系統(tǒng)中，通過3D-VAR同化方法，對模型的初始水汽場進(jìn)行調(diào)整。然后，利用調(diào)整后的模型進(jìn)行數(shù)值模擬，預(yù)測未來的天氣變化。結(jié)果表明，同化GNSS水汽數(shù)據(jù)后，模型對降水的預(yù)報(bào)精度得到了顯著提高，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測降水的開始時(shí)間、強(qiáng)度和落區(qū)。與未同化GNSS數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果相比，降水預(yù)報(bào)的偏差明顯減小，相關(guān)系數(shù)提高了約20%，為氣象災(zāi)害預(yù)警和應(yīng)對提供了更可靠的依據(jù)。除了NWP模型，一些氣候模式也被用于地基GNSS水汽反演。氣候模式如耦合模式比較計(jì)劃（CMIP）中的多個(gè)模式，這些模式考慮了大氣、海洋、陸地等多個(gè)圈層之間的相互作用，能夠模擬長期的氣候變化。在利用氣候模式進(jìn)行水汽反演時(shí)，通常需要對模式進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)和參數(shù)化處理，以適應(yīng)GNSS觀測數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和水汽反演的需求。例如，在某氣候模式中，研究人員針對GNSS觀測的對流層濕延遲數(shù)據(jù)，改進(jìn)了模式中的水汽輸送和相變參數(shù)化方案，使其能夠更好地反映水汽在大氣中的實(shí)際分布和變化。通過將GNSS觀測數(shù)據(jù)與改進(jìn)后的氣候模式相結(jié)合，對該地區(qū)的大氣水汽含量進(jìn)行長期監(jiān)測和分析，發(fā)現(xiàn)水汽含量在過去幾十年中呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，這與該地區(qū)的氣候變化趨勢相吻合，為氣候變化研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。氣象模型反演方法在地基GNSS水汽探測中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。通過將GNSS觀測結(jié)果與大氣模型相結(jié)合，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提高水汽反演的精度和可靠性，為氣象研究、天氣預(yù)報(bào)和氣候監(jiān)測等領(lǐng)域提供更準(zhǔn)確、全面的水汽信息。未來，隨著氣象模型的不斷改進(jìn)和數(shù)據(jù)同化技術(shù)的發(fā)展，氣象模型反演方法在地基GNSS水汽探測中的應(yīng)用前景將更加廣闊。3.4多站觀測與差分技術(shù)多站觀測結(jié)合差分技術(shù)是提升地基GNSS水汽探測精度的有效途徑，在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。通過在不同地理位置設(shè)置多個(gè)GNSS接收站，可獲取更豐富的大氣信息，進(jìn)而利用差分技術(shù)對多站數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有效消除或減弱各類誤差對水汽探測的影響。多站觀測的核心優(yōu)勢在于能夠捕捉水汽在空間上的變化特征。不同地區(qū)的水汽含量和分布受地形、氣候等因素影響存在差異，例如在山區(qū)，由于地形起伏較大，水汽在不同海拔高度和坡面的分布明顯不同；在沿海地區(qū)，受海洋水汽輸送的影響，水汽含量與內(nèi)陸地區(qū)有顯著差異。多站觀測可以全面覆蓋這些區(qū)域，獲取不同位置的水汽信息，從而更準(zhǔn)確地描繪水汽的空間分布。在一個(gè)由多個(gè)GNSS站組成的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中，各站之間的距離一般在幾十公里到上百公里不等。通過這些站的同步觀測，可以得到不同位置的大氣延遲數(shù)據(jù)，進(jìn)而反演出相應(yīng)的水汽含量。研究表明，當(dāng)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的站間距在50公里左右時(shí)，能夠較好地分辨出區(qū)域內(nèi)水汽的梯度變化，為氣象分析提供更詳細(xì)的信息。差分技術(shù)在多站觀測中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在消除或減弱與衛(wèi)星、接收機(jī)相關(guān)的誤差。以雙差技術(shù)為例，在多站觀測中，首先對不同接收機(jī)接收同一衛(wèi)星的信號進(jìn)行單差處理，消除衛(wèi)星鐘差的影響；然后對同一接收機(jī)接收不同衛(wèi)星的單差觀測值進(jìn)行雙差處理，進(jìn)一步消除接收機(jī)鐘差、衛(wèi)星軌道誤差以及大部分大氣延遲誤差中的系統(tǒng)性部分。在一個(gè)包含5個(gè)GNSS站的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中，通過雙差技術(shù)處理各站的觀測數(shù)據(jù)，與未采用差分技術(shù)相比，水汽探測精度提高了約30%，能夠更準(zhǔn)確地反映大氣水汽的真實(shí)情況。此外，多站觀測與差分技術(shù)的結(jié)合還可以有效降低多路徑效應(yīng)的影響。多路徑效應(yīng)是指GNSS信號在傳播過程中，經(jīng)過反射后被接收機(jī)接收，導(dǎo)致信號延遲和干擾，從而影響測量精度。在城市環(huán)境中，建筑物的反射會(huì)使多路徑效應(yīng)較為嚴(yán)重，影響水汽探測精度。而通過多站觀測，利用不同站接收信號的差異，結(jié)合差分技術(shù)進(jìn)行處理，可以有效識(shí)別和消除多路徑效應(yīng)產(chǎn)生的誤差。在某城市的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，采用多站觀測和差分技術(shù)后，多路徑效應(yīng)引起的誤差降低了約50%，顯著提高了水汽探測的精度和可靠性。多站觀測與差分技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，為地基GNSS水汽探測提供了更準(zhǔn)確、全面的信息。通過合理布局接收站，利用差分技術(shù)處理觀測數(shù)據(jù)，能夠有效提高水汽探測精度，為氣象研究、天氣預(yù)報(bào)和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域提供更有力的數(shù)據(jù)支持。未來，隨著監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的不斷完善和差分技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，多站觀測在地基GNSS水汽探測中的應(yīng)用前景將更加廣闊。四、地基GNSS水汽探測的精度評估4.1評估指標(biāo)與方法在地基GNSS水汽探測中，精度評估是衡量探測結(jié)果可靠性和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于判斷探測技術(shù)的優(yōu)劣以及改進(jìn)探測方法具有重要意義。常用的精度評估指標(biāo)主要包括均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）、平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）、相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient，CC）等，這些指標(biāo)從不同角度對探測結(jié)果與真值之間的差異進(jìn)行量化分析。均方根誤差（RMSE）是最常用的精度評估指標(biāo)之一，它反映了探測值與真值之間誤差的平方和的平均值的平方根。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\hat{x}_{i})^{2}}其中，n為樣本數(shù)量，x_{i}為第i個(gè)真值，\hat{x}_{i}為第i個(gè)探測值。RMSE綜合考慮了誤差的大小和方向，對較大的誤差給予了更大的權(quán)重，因此能夠更全面地反映探測值與真值之間的總體偏差程度。在地基GNSS水汽探測中，若RMSE值較小，說明探測結(jié)果與真值較為接近，探測精度較高；反之，則表明探測結(jié)果存在較大誤差，精度較低。在一次針對某地區(qū)的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，將GNSS反演得到的水汽含量與無線電探空儀測量的真值進(jìn)行對比，計(jì)算得到RMSE為2.5mm，這意味著在該實(shí)驗(yàn)條件下，GNSS水汽探測結(jié)果與真值的平均偏差在2.5mm左右，可在一定程度上反映該地區(qū)水汽探測的精度水平。平均絕對誤差（MAE）則是探測值與真值之間誤差的絕對值的平均值，其表達(dá)式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|x_{i}-\hat{x}_{i}|MAE主要衡量了探測值與真值之間的平均絕對偏差，它對所有誤差一視同仁，不考慮誤差的方向。與RMSE相比，MAE更直觀地反映了探測結(jié)果的平均偏離程度，其值越小，說明探測結(jié)果越接近真值，精度越高。在上述實(shí)驗(yàn)中，計(jì)算得到的MAE為1.8mm，這表示在該地區(qū)的水汽探測中，GNSS反演結(jié)果與真值的平均絕對偏差為1.8mm，從另一個(gè)角度展示了探測精度情況。相關(guān)系數(shù)（CC）用于衡量探測值與真值之間的線性相關(guān)程度，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)CC接近1時(shí)，表示探測值與真值之間具有很強(qiáng)的正線性相關(guān)關(guān)系，即探測值能夠較好地反映真值的變化趨勢；當(dāng)CC接近-1時(shí)，表示兩者具有很強(qiáng)的負(fù)線性相關(guān)關(guān)系；當(dāng)CC接近0時(shí)，則表示兩者之間幾乎不存在線性相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為：CC=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})(\hat{x}_{i}-\overline{\hat{x}})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})^{2}\sum_{i=1}^{n}(\hat{x}_{i}-\overline{\hat{x}})^{2}}}其中，\overline{x}和\overline{\hat{x}}分別為真值和探測值的平均值。在實(shí)際應(yīng)用中，相關(guān)系數(shù)可以幫助我們了解地基GNSS水汽探測結(jié)果與真值之間的關(guān)聯(lián)程度，判斷探測技術(shù)是否能夠有效地捕捉水汽含量的變化。在某區(qū)域的地基GNSS水汽探測研究中，通過計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)為0.92，這表明該地區(qū)的GNSS水汽探測結(jié)果與真值之間具有較強(qiáng)的正線性相關(guān)關(guān)系，探測結(jié)果能夠較好地反映水汽含量的實(shí)際變化趨勢。在進(jìn)行精度評估時(shí)，常用的方法是將地基GNSS水汽探測結(jié)果與其他高精度的水汽探測手段（如無線電探空、水汽輻射計(jì)等）的測量結(jié)果進(jìn)行對比分析。無線電探空是一種傳統(tǒng)的水汽探測方法，它通過攜帶傳感器的探空氣球上升，直接測量不同高度的大氣溫度、濕度等參數(shù)，從而獲取大氣水汽的垂直分布信息，其測量結(jié)果被廣泛認(rèn)為是水汽含量的真值參考。水汽輻射計(jì)則是利用微波輻射原理，測量大氣中水汽的輻射強(qiáng)度，進(jìn)而反演水汽含量，具有較高的測量精度。在某地區(qū)的地基GNSS水汽探測精度評估實(shí)驗(yàn)中，選取了該地區(qū)的多個(gè)GNSS觀測站，同時(shí)在附近設(shè)置了無線電探空站和水汽輻射計(jì)。在一段時(shí)間內(nèi)，同步獲取GNSS反演的水汽含量、無線電探空測量的水汽含量以及水汽輻射計(jì)測量的水汽含量數(shù)據(jù)。然后，分別計(jì)算GNSS探測結(jié)果與無線電探空、水汽輻射計(jì)測量結(jié)果之間的RMSE、MAE和CC等指標(biāo)。通過對比這些指標(biāo)，全面評估地基GNSS水汽探測技術(shù)在該地區(qū)的精度表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，GNSS探測結(jié)果與無線電探空測量結(jié)果的RMSE為2.8mm，MAE為2.0mm，CC為0.90；與水汽輻射計(jì)測量結(jié)果的RMSE為2.5mm，MAE為1.8mm，CC為0.93。這些數(shù)據(jù)表明，在該地區(qū)，地基GNSS水汽探測技術(shù)具有較高的精度，能夠較好地反映大氣水汽含量的實(shí)際情況，與其他高精度探測手段的測量結(jié)果具有較好的一致性。4.2影響精度的因素分析地基GNSS水汽探測的精度受到多種因素的綜合影響，深入剖析這些因素對于提升探測精度、優(yōu)化探測技術(shù)具有重要意義。信噪比（Signal-to-NoiseRatio，SNR）是影響地基GNSS水汽探測精度的關(guān)鍵因素之一。信噪比反映了信號強(qiáng)度與噪聲強(qiáng)度的相對大小，它直接關(guān)系到信號的質(zhì)量和可靠性。當(dāng)信噪比低時(shí)，信號容易受到噪聲的干擾，導(dǎo)致信號的相位觀測誤差增大。在城市峽谷等環(huán)境中，由于建筑物對衛(wèi)星信號的遮擋和反射，使得信號傳播路徑復(fù)雜，噪聲增加，信噪比降低。研究表明，當(dāng)信噪比低于一定閾值時(shí)，相位觀測誤差會(huì)顯著增大，從而導(dǎo)致大氣延遲計(jì)算出現(xiàn)偏差，進(jìn)而影響水汽含量反演的精度。在某城市的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，對不同信噪比條件下的水汽探測結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)信噪比從40dB降低到20dB時(shí)，水汽含量反演的均方根誤差從1.5mm增大到3.0mm，精度明顯下降。多路徑效應(yīng)也是影響探測精度的重要因素。多路徑效應(yīng)是指GNSS信號在傳播過程中，遇到周圍的反射物（如建筑物、水面、地面等）后發(fā)生反射，這些反射信號與直接到達(dá)接收機(jī)的信號相互干涉，導(dǎo)致接收機(jī)接收到的信號產(chǎn)生畸變和延遲。多路徑效應(yīng)會(huì)使信號的相位觀測產(chǎn)生誤差，從而影響大氣延遲的計(jì)算和水汽含量的反演。在山區(qū)，地形復(fù)雜，信號容易受到山體、樹木等的反射，多路徑效應(yīng)較為嚴(yán)重；在城市中，高樓大廈林立，多路徑效應(yīng)也十分顯著。在山區(qū)進(jìn)行地基GNSS水汽探測時(shí)，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，由于多路徑效應(yīng)的影響，部分觀測時(shí)段的水汽含量反演結(jié)果出現(xiàn)了較大偏差，與真實(shí)值的誤差可達(dá)5mm以上。為了減小多路徑效應(yīng)的影響，通常采用特殊設(shè)計(jì)的天線，如扼流圈天線，它能夠有效抑制反射信號的接收，降低多路徑效應(yīng)的影響。此外，還可以通過數(shù)據(jù)處理算法，如基于小波分析的多路徑效應(yīng)識(shí)別與消除算法，對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別并剔除受多路徑效應(yīng)影響的數(shù)據(jù)，從而提高探測精度。儀器精度同樣對地基GNSS水汽探測精度有著不可忽視的影響。接收機(jī)和天線是地基GNSS系統(tǒng)的核心儀器，它們的精度直接決定了觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。接收機(jī)的時(shí)鐘精度、信號處理能力以及天線的相位中心穩(wěn)定性等都會(huì)影響觀測結(jié)果。如果接收機(jī)的時(shí)鐘存在偏差，會(huì)導(dǎo)致信號傳播時(shí)間的測量出現(xiàn)誤差，進(jìn)而影響大氣延遲的計(jì)算。天線的相位中心不穩(wěn)定，會(huì)使觀測到的信號相位發(fā)生變化，從而產(chǎn)生觀測誤差。在一些早期的GNSS接收機(jī)中，時(shí)鐘精度相對較低，導(dǎo)致水汽探測精度受到較大限制。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，新型接收機(jī)采用了更精確的原子鐘，時(shí)鐘精度得到了大幅提高，水汽探測精度也相應(yīng)提升。對于天線相位中心的穩(wěn)定性問題，通過對天線進(jìn)行校準(zhǔn)和標(biāo)定，建立相位中心偏差模型，在數(shù)據(jù)處理過程中對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，可以有效減小相位中心偏差對探測精度的影響。4.3提高精度的策略與實(shí)踐為有效提升地基GNSS水汽探測精度，研究人員在改進(jìn)觀測技術(shù)和優(yōu)化觀測模型等方面開展了廣泛的探索與實(shí)踐。在觀測技術(shù)改進(jìn)上，選用高品質(zhì)的GNSS接收機(jī)和天線是關(guān)鍵舉措之一。以天寶公司生產(chǎn)的R10GNSS接收機(jī)為例，其采用了先進(jìn)的信號處理技術(shù)，具備極低的噪聲水平和卓越的抗干擾能力，能夠在復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定地接收衛(wèi)星信號。在城市環(huán)境中，信號容易受到建筑物遮擋和干擾，使用R10接收機(jī)進(jìn)行觀測，與傳統(tǒng)接收機(jī)相比，信噪比提高了約10dB，有效降低了信號失鎖和周跳發(fā)生的概率，從而顯著提升了觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。同時(shí)，搭配具有良好抗多路徑效應(yīng)的扼流圈天線，可大幅減少多路徑效應(yīng)引起的相位觀測誤差。在某沿海地區(qū)的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，采用扼流圈天線后，多路徑效應(yīng)導(dǎo)致的誤差降低了約40%，水汽探測精度得到了明顯改善。在觀測環(huán)境的選擇和優(yōu)化方面，研究人員也采取了一系列措施。盡量避免在建筑物密集、水面附近等容易產(chǎn)生多路徑效應(yīng)的區(qū)域設(shè)置觀測站。在山區(qū)進(jìn)行觀測時(shí)，通過合理選擇觀測站的位置，如選擇開闊的山頂或山脊位置，減少山體對信號的遮擋和反射，降低多路徑效應(yīng)的影響。同時(shí)，對觀測站周圍的環(huán)境進(jìn)行定期維護(hù)和清理，確保天線周圍沒有障礙物，以保證信號的正常接收。在某山區(qū)的觀測站，通過對周圍環(huán)境的清理和優(yōu)化，觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量得到了顯著提高，水汽探測結(jié)果的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性也得到了增強(qiáng)。優(yōu)化觀測模型是提高地基GNSS水汽探測精度的另一個(gè)重要策略。在傳統(tǒng)的水汽反演模型中，往往存在一些簡化假設(shè)，導(dǎo)致在復(fù)雜大氣條件下反演精度受限。為了克服這一問題，研究人員提出了多種改進(jìn)的觀測模型?？紤]地形因素對水汽分布的影響，建立了基于地形的水汽反演模型。在山區(qū)，地形起伏較大，水汽在不同海拔高度和坡面的分布存在明顯差異。傳統(tǒng)的水汽反演模型未充分考慮這些因素，導(dǎo)致反演結(jié)果存在較大誤差。而基于地形的水汽反演模型，通過引入地形高度、坡度、坡向等參數(shù)，對水汽的垂直分布和水平擴(kuò)散進(jìn)行更準(zhǔn)確的描述，從而提高了反演精度。在某山區(qū)的地基GNSS水汽探測研究中，使用基于地形的水汽反演模型，與傳統(tǒng)模型相比，水汽含量反演的均方根誤差降低了約25%，能夠更準(zhǔn)確地反映山區(qū)水汽的真實(shí)分布情況。在數(shù)據(jù)處理過程中，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理算法也是提高精度的重要手段。利用卡爾曼濾波算法對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，能夠有效濾除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性?？柭鼮V波算法通過對系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測和觀測數(shù)據(jù)的更新，不斷優(yōu)化估計(jì)結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)對觀測數(shù)據(jù)的有效處理。在某地區(qū)的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，使用卡爾曼濾波算法對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，水汽探測結(jié)果的波動(dòng)明顯減小，精度得到了顯著提升。此外，通過融合多源數(shù)據(jù)，如將地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感水汽數(shù)據(jù)、地面氣象站的水汽數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合，利用不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，互補(bǔ)不足，也能夠提高水汽探測的精度和可靠性。在某區(qū)域的氣象監(jiān)測中，通過融合地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感水汽數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多源數(shù)據(jù)融合的水汽監(jiān)測模型，與單一數(shù)據(jù)源的探測結(jié)果相比，該模型能夠更全面、準(zhǔn)確地反映水汽的時(shí)空分布特征，水汽探測精度提高了約20%。五、地基GNSS水汽探測在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用5.1天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用案例地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域展現(xiàn)出重要價(jià)值，為提升預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性提供了關(guān)鍵支撐。以2021年7月河南鄭州的特大暴雨過程為例，此次暴雨過程極端異常，給當(dāng)?shù)貛砹藝?yán)重的災(zāi)害損失。在此次事件中，地基GNSS水汽探測技術(shù)發(fā)揮了獨(dú)特作用。事發(fā)前，當(dāng)?shù)氐牡鼗鵊NSS水汽監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)捕捉到大氣水汽含量的急劇增加。通過對多個(gè)GNSS觀測站數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)大氣可降水量（PWV）在短時(shí)間內(nèi)迅速攀升，部分站點(diǎn)的PWV值在暴雨來臨前數(shù)小時(shí)內(nèi)增加了超過50%。這些數(shù)據(jù)被及時(shí)同化到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型中，有效改善了模型對水汽場的初始描述。數(shù)值模擬結(jié)果顯示，同化GNSS水汽數(shù)據(jù)后，模型對暴雨落區(qū)和強(qiáng)度的預(yù)報(bào)與實(shí)際情況更為接近。在未同化GNSS水汽數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)值預(yù)報(bào)模型對降水中心的預(yù)報(bào)偏差達(dá)到了50公里以上，且對降水強(qiáng)度的預(yù)估明顯偏低；而同化后，降水中心的預(yù)報(bào)偏差縮小至20公里以內(nèi)，對降水強(qiáng)度的預(yù)報(bào)也更加準(zhǔn)確。在2019年臺(tái)風(fēng)“利奇馬”影響我國東部沿海地區(qū)的過程中，地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)同樣發(fā)揮了重要作用。臺(tái)風(fēng)“利奇馬”是當(dāng)年影響我國的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)之一，帶來了狂風(fēng)、暴雨和風(fēng)暴潮等災(zāi)害。在臺(tái)風(fēng)登陸前，沿海地區(qū)的地基GNSS觀測站密切監(jiān)測大氣水汽的動(dòng)態(tài)變化。數(shù)據(jù)顯示，隨著臺(tái)風(fēng)的逼近，大氣水汽含量顯著增加，水汽輸送通量明顯增強(qiáng)。通過對GNSS水汽數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合氣象模型的模擬，準(zhǔn)確預(yù)測了臺(tái)風(fēng)的登陸地點(diǎn)、時(shí)間以及可能帶來的降水強(qiáng)度和范圍。與傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法相比，同化GNSS水汽數(shù)據(jù)后的預(yù)報(bào)結(jié)果對臺(tái)風(fēng)路徑的預(yù)報(bào)誤差減小了約15%，對降水強(qiáng)度的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提高了約20%，為沿海地區(qū)的防災(zāi)減災(zāi)工作提供了更可靠的決策依據(jù)。5.2暴雨、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害性天氣監(jiān)測地基GNSS水汽探測技術(shù)在暴雨、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害性天氣監(jiān)測中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，為氣象災(zāi)害預(yù)警提供了關(guān)鍵的信息支持。以香港地區(qū)的暴雨監(jiān)測為例，研究人員利用地基GNSS水汽反演技術(shù)，對香港地區(qū)的大氣水汽場進(jìn)行了精確監(jiān)測。在暴雨發(fā)生前，通過對地基GNSS觀測數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)大氣可降水量（PWV）呈現(xiàn)出顯著的增加趨勢。在一次暴雨過程中，PWV在短時(shí)間內(nèi)迅速上升了15mm以上，且水汽的垂直分布也發(fā)生了明顯變化，對流層中水汽含量大幅增加。這些數(shù)據(jù)為暴雨的預(yù)警提供了重要依據(jù)，通過將GNSS水汽數(shù)據(jù)與氣象模型相結(jié)合，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測暴雨的發(fā)生時(shí)間、強(qiáng)度和影響范圍，為防災(zāi)減災(zāi)工作爭取寶貴的時(shí)間。蘇州博何智能信息科技有限公司申請的“基于地基GNSS觀測數(shù)據(jù)反演臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的方法”專利，展示了地基GNSS水汽探測技術(shù)在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度監(jiān)測中的創(chuàng)新應(yīng)用。該專利利用水汽是臺(tái)風(fēng)形成的主要成分，且臺(tái)風(fēng)風(fēng)速與內(nèi)部水汽含量變化具有顯著正相關(guān)性的原理，通過構(gòu)建水汽和風(fēng)速的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的有效監(jiān)測。具體而言，首先收集地面風(fēng)速站附近的多個(gè)GNSS監(jiān)測站水汽數(shù)據(jù)（PWV），將最近的四個(gè)GNSS站點(diǎn)PWV改正至風(fēng)速站高度，采用反距離加權(quán)法得到風(fēng)速站處的PWV（WPWV）。然后根據(jù)歷史地區(qū)風(fēng)速站處的水汽序列數(shù)據(jù)（WPWV），利用三次樣條曲線插值法，計(jì)算達(dá)到多次臺(tái)風(fēng)最低等級臨界值時(shí)的WPWV閾值（WPWV0）。在臺(tái)風(fēng)期間，通過對歷史風(fēng)速站W(wǎng)PWV減去閾值，得到臺(tái)風(fēng)引起的水汽異常項(xiàng)（apwv）。通過對風(fēng)速和apwv分別進(jìn)行自相關(guān)分析和相關(guān)分析，建立臺(tái)風(fēng)風(fēng)速-水汽異常的回歸遞推模型，解算模型參數(shù)?；趯?shí)時(shí)高時(shí)間分辨率GNSS-PWV信息換算為apwv，與初始風(fēng)速作為輸入，根據(jù)自相關(guān)回歸模型，對臺(tái)風(fēng)風(fēng)速進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而換算對應(yīng)的臺(tái)風(fēng)等級。該專利技術(shù)通過GNSS水汽反演技術(shù)，加強(qiáng)了地面臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度探測網(wǎng)絡(luò)能力，對當(dāng)前傳統(tǒng)探測臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了加密，擴(kuò)展了GNSS在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度監(jiān)測方面的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的地面風(fēng)速監(jiān)測站相比，該技術(shù)利用地基GNSS觀測數(shù)據(jù)，增加了對臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度監(jiān)測的密度，從而提高了臺(tái)風(fēng)監(jiān)測的精度。由于地基GNSS監(jiān)測站的建設(shè)和維護(hù)成本相對較低，該技術(shù)在一定程度上減少了生產(chǎn)成本，具有較高的實(shí)用價(jià)值和推廣前景。通過地基GNSS水汽探測技術(shù)對臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的有效監(jiān)測，能夠?yàn)檠睾５貐^(qū)的臺(tái)風(fēng)預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)工作提供更準(zhǔn)確、及時(shí)的信息，有助于減少臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的損失。5.3與其他氣象觀測手段的對比與融合地基GNSS水汽探測技術(shù)與傳統(tǒng)氣象觀測手段相比，在諸多方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。無線電探空作為傳統(tǒng)水汽探測的重要手段，雖能直接獲取大氣垂直方向的水汽、溫度、氣壓等參數(shù)，但存在時(shí)空分辨率低的顯著缺陷。每天僅能進(jìn)行1-2次探測，難以捕捉到大氣水汽的快速變化，且探空站分布稀疏，相鄰站間距可達(dá)300km左右，無法有效監(jiān)測水汽在小尺度空間上的分布差異。而地基GNSS水汽探測技術(shù)則可實(shí)現(xiàn)全天候、不間斷的連續(xù)監(jiān)測，時(shí)間分辨率通?？蛇_(dá)15分鐘甚至更高，能夠?qū)崟r(shí)追蹤水汽的動(dòng)態(tài)變化。在一次強(qiáng)對流天氣過程中，地基GNSS觀測站每15分鐘獲取一次水汽數(shù)據(jù)，清晰地記錄了水汽在短時(shí)間內(nèi)的急劇增加，為提前預(yù)警強(qiáng)對流天氣提供了關(guān)鍵信息。相比之下，無線電探空由于探測時(shí)間間隔較長，未能及時(shí)捕捉到這一快速變化。地基微波輻射計(jì)利用微波與水汽分子的相互作用來探測水汽含量，在無云或少云條件下能提供較為準(zhǔn)確的水汽數(shù)據(jù)。然而，當(dāng)云層較厚或出現(xiàn)降水時(shí)，其探測精度會(huì)受到嚴(yán)重影響。在暴雨天氣中，地基微波輻射計(jì)的信號受到雨滴的強(qiáng)烈散射和吸收，導(dǎo)致探測結(jié)果出現(xiàn)較大偏差。地基GNSS水汽探測技術(shù)則不受降水天氣的影響，能夠在各種天氣條件下穩(wěn)定地獲取水汽數(shù)據(jù)。在某地區(qū)的連續(xù)降水過程中，地基GNSS觀測站持續(xù)提供準(zhǔn)確的水汽數(shù)據(jù)，為分析降水過程中的水汽變化提供了可靠依據(jù)，而同期的地基微波輻射計(jì)數(shù)據(jù)則因降水干擾無法有效使用。盡管地基GNSS水汽探測技術(shù)具有諸多優(yōu)勢，但在實(shí)際應(yīng)用中，將其與其他氣象觀測手段融合，能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，提高對大氣水汽的綜合監(jiān)測能力。在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中，將地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感水汽數(shù)據(jù)、無線電探空數(shù)據(jù)進(jìn)行融合同化，可以顯著改善模型對水汽場的描述。衛(wèi)星遙感能夠提供大面積的水汽分布信息，彌補(bǔ)了地基GNSS站點(diǎn)分布有限的不足；無線電探空則能提供高精度的水汽垂直分布數(shù)據(jù)，與地基GNSS的高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)相結(jié)合，使數(shù)值模型在時(shí)空維度上對水汽場的模擬更加準(zhǔn)確。在一次全國范圍的天氣預(yù)報(bào)中，通過融合多種觀測數(shù)據(jù)，數(shù)值預(yù)報(bào)模型對降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提高了約15%，有效提升了天氣預(yù)報(bào)的可靠性。在氣象災(zāi)害預(yù)警領(lǐng)域，綜合利用地基GNSS水汽探測技術(shù)與雷達(dá)、地面氣象站等觀測手段，可以構(gòu)建更完善的監(jiān)測體系。雷達(dá)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測降水的強(qiáng)度、范圍和移動(dòng)方向，地面氣象站則可提供地面的氣象要素?cái)?shù)據(jù)，與地基GNSS探測的水汽數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠更全面地分析氣象災(zāi)害的形成機(jī)制和發(fā)展趨勢。在臺(tái)風(fēng)監(jiān)測中，地基GNSS觀測站實(shí)時(shí)監(jiān)測大氣水汽的變化，雷達(dá)追蹤臺(tái)風(fēng)的路徑和強(qiáng)度，地面氣象站提供沿海地區(qū)的風(fēng)速、氣壓等數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的綜合分析，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測臺(tái)風(fēng)的登陸地點(diǎn)和可能帶來的災(zāi)害影響，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供有力支持。六、地基GNSS水汽探測在氣候研究中的應(yīng)用6.1氣候變化監(jiān)測與分析大氣水汽作為氣候系統(tǒng)的關(guān)鍵要素，在全球氣候變化過程中扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅參與了地球的能量平衡和水循環(huán)，還是溫室氣體的重要組成部分，對氣候變化的反饋機(jī)制有著深遠(yuǎn)影響。地基GNSS水汽探測技術(shù)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢，為氣候變化監(jiān)測與分析提供了長期、大范圍且高時(shí)空分辨率的水汽數(shù)據(jù)，成為研究氣候變化不可或缺的重要手段。在全球尺度上，地基GNSS水汽探測網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展壯大，眾多國家和地區(qū)紛紛建立起自己的觀測站，并通過國際合作實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，形成了覆蓋全球的觀測網(wǎng)絡(luò)。美國的連續(xù)運(yùn)行參考站（CORS）系統(tǒng)擁有眾多站點(diǎn)，這些站點(diǎn)分布廣泛，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測大氣水汽含量的變化。歐洲的EUREF（EuropeanReferenceFrame）網(wǎng)絡(luò)同樣包含大量的GNSS觀測站，為歐洲地區(qū)的氣候變化研究提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。在亞洲，日本的GEONET（GeospatialInformationAuthorityofJapan'sNetwork）系統(tǒng)站點(diǎn)密度高，對亞洲地區(qū)的水汽監(jiān)測發(fā)揮了重要作用。我國也積極構(gòu)建地基GNSS水汽探測網(wǎng)絡(luò)，通過國家氣象部門、科研機(jī)構(gòu)以及高校等多方面的合作，不斷增加觀測站的數(shù)量，優(yōu)化站點(diǎn)布局，提高觀測精度。這些全球范圍內(nèi)的地基GNSS觀測站實(shí)時(shí)獲取大氣水汽數(shù)據(jù)，為研究氣候變化提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過對地基GNSS長期觀測數(shù)據(jù)的分析，研究人員發(fā)現(xiàn)大氣水汽含量呈現(xiàn)出明顯的時(shí)空變化特征。在時(shí)間尺度上，大氣水汽含量存在年際和年代際變化。一些研究表明，在過去幾十年中，隨著全球氣候變暖，大氣水汽含量總體呈上升趨勢。在1980-2010年期間，全球平均大氣水汽含量增加了約3%，這一變化與全球氣溫的上升趨勢密切相關(guān)。大氣水汽含量還存在季節(jié)變化，在夏季，由于氣溫升高，水汽蒸發(fā)旺盛，大氣水汽含量通常較高；而在冬季，氣溫較低，水汽含量相對較低。在空間尺度上，大氣水汽含量的分布受到地理位置、地形地貌和海洋等因素的影響。在赤道地區(qū)，由于太陽輻射強(qiáng)烈，水汽蒸發(fā)量大，大氣水汽含量較高；而在兩極地區(qū)，氣溫低，水汽含量較少。在山區(qū)，地形復(fù)雜，水汽在不同海拔高度和坡面的分布差異明顯，導(dǎo)致水汽含量變化較大。沿海地區(qū)受海洋水汽輸送的影響，水汽含量也相對較高。地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)還可用于研究大氣水汽與其他氣候要素之間的相互關(guān)系。大氣水汽含量與氣溫之間存在正相關(guān)關(guān)系，隨著氣溫的升高，大氣能夠容納更多的水汽，水汽含量也會(huì)相應(yīng)增加。研究表明，在熱帶地區(qū)，氣溫每升高1℃，大氣水汽含量約增加7%。大氣水汽與降水之間也存在密切聯(lián)系，充足的水汽是降水形成的必要條件，水汽含量的變化會(huì)直接影響降水的強(qiáng)度和頻率。在某地區(qū)的降水過程中，通過分析地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)和降水?dāng)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)降水前大氣水汽含量顯著增加，當(dāng)水汽含量達(dá)到一定閾值時(shí)，降水發(fā)生的概率明顯增大。大氣水汽還與風(fēng)速、氣壓等氣象要素相互作用，共同影響著氣候系統(tǒng)的變化。通過對這些相互關(guān)系的研究，有助于深入理解氣候變化的機(jī)制和驅(qū)動(dòng)因素。大氣水汽與溫室氣體之間的相互作用，水汽作為溫室氣體的一種，其含量的變化會(huì)影響大氣的輻射平衡，進(jìn)而影響全球氣候。研究大氣水汽與溫室氣體之間的反饋機(jī)制，對于預(yù)測氣候變化的趨勢具有重要意義。大氣水汽在云的形成和發(fā)展過程中起著關(guān)鍵作用，云的光學(xué)特性和輻射效應(yīng)又會(huì)對氣候產(chǎn)生影響，通過地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)研究水汽與云之間的關(guān)系，能夠進(jìn)一步揭示氣候變化的復(fù)雜過程。6.2對全球和區(qū)域氣候模型的貢獻(xiàn)地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)為全球和區(qū)域氣候模型的改進(jìn)提供了不可或缺的支持，顯著提升了模型對大氣水汽的模擬能力，從而增強(qiáng)了對氣候變化的預(yù)測準(zhǔn)確性。在全球氣候模型中，水汽作為關(guān)鍵的氣候變量，其準(zhǔn)確模擬對于理解全球氣候系統(tǒng)的能量平衡和水循環(huán)至關(guān)重要。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的氣候模型在融入地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)后，對全球水汽分布的模擬精度得到了顯著提升。通過對比改進(jìn)前后的模型模擬結(jié)果與實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的模型在反映熱帶地區(qū)水汽的季節(jié)變化以及中高緯度地區(qū)水汽的年際變化方面，與實(shí)際觀測的吻合度提高了約15%。這使得模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測全球降水模式的變化，為評估全球氣候變化對水資源的影響提供了更可靠的依據(jù)。在區(qū)域氣候模型方面，地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)同樣發(fā)揮了重要作用。以美國西南部地區(qū)為例，該地區(qū)氣候干燥，水資源短缺，準(zhǔn)確預(yù)測該地區(qū)的降水變化對于水資源管理和生態(tài)保護(hù)至關(guān)重要。當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域氣候模型在同化地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)后，對該地區(qū)降水的模擬能力得到了明顯改善。在模擬一次強(qiáng)降水事件時(shí)，同化GNSS水汽數(shù)據(jù)前，模型對降水強(qiáng)度和落區(qū)的預(yù)測與實(shí)際情況存在較大偏差；同化后，模型對降水強(qiáng)度的預(yù)測誤差減小了約20%，對降水落區(qū)的預(yù)測準(zhǔn)確率提高了約30%，能夠更準(zhǔn)確地反映該地區(qū)降水的時(shí)空變化特征。這為該地區(qū)的水資源規(guī)劃和災(zāi)害預(yù)警提供了更有力的支持。地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)還能夠幫助驗(yàn)證和改進(jìn)氣候模型中的物理參數(shù)化方案。在一些氣候模型中，水汽的相變過程、水汽輸送等物理過程的參數(shù)化方案存在一定的不確定性。通過將地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)與模型模擬結(jié)果進(jìn)行對比分析，可以對這些參數(shù)化方案進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。在某氣候模型中，通過對地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)模型中水汽輸送參數(shù)化方案在描述地形對水汽輸送的影響時(shí)存在不足。經(jīng)過對參數(shù)化方案的改進(jìn)，使模型能夠更準(zhǔn)確地模擬水汽在山區(qū)的輸送和分布，提高了模型對山區(qū)降水的模擬精度。七、地基GNSS水汽探測在環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用7.1空氣質(zhì)量評估與霧霾監(jiān)測在空氣質(zhì)量評估與霧霾監(jiān)測領(lǐng)域，地基GNSS水汽探測技術(shù)展現(xiàn)出獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。研究表明，GNSS對流層延遲與霧霾指標(biāo)之間存在著緊密的相關(guān)性，這為霧霾監(jiān)測提供了新的思路和方法。潘文超、郝金明等學(xué)者利用國際GNSS服務(wù)（IGS）提供的對流層天頂延遲（ZPD）產(chǎn)品，深入研究了其與霧霾的相關(guān)性。通過對中國境內(nèi)4個(gè)IGS站30d的日平均ZPD與量化評定霧霾的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）的變化趨勢進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)二者基本同步增大（減?。?。內(nèi)陸3個(gè)站點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)絕對值均大于0.5，這表明ZPD與表征霧霾的AQI有著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，充分說明霧霾對對流層延遲產(chǎn)生了顯著影響。對1h采樣率的北京房山空氣質(zhì)量分指數(shù)（IAQI）與ZPD進(jìn)行分析，二者的變化趨勢基本一致，其中PM2.5、PM10、AQI與ZPD的相關(guān)系數(shù)分別為0.5042、0.5391和0.5554。當(dāng)AQI達(dá)到300以上重度污染時(shí)，會(huì)對ZPD產(chǎn)生5cm以上差值的顯著影響。這一研究成果為利用地基GNSS水汽探測技術(shù)監(jiān)測霧霾提供了有力的理論支持。謝劭峰、梁春麗等人對對流層延遲與空氣質(zhì)量指數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行了深入研究，進(jìn)一步探究了霧霾的主要污染成分與氣象元素之間的關(guān)系，分析了促進(jìn)霧霾發(fā)生的條件。研究結(jié)果表明，從霧霾發(fā)生到消失擴(kuò)散的過程中，對流層延遲與空氣質(zhì)量指數(shù)間表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性。隨著氣壓、風(fēng)速的降低和相對濕度的增大，霧霾發(fā)生的概率會(huì)增加。這一發(fā)現(xiàn)有助于我們更好地理解霧霾的形成機(jī)制，為霧霾監(jiān)測和預(yù)警提供了重要的參考依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，地基GNSS水汽探測技術(shù)可與其他監(jiān)測手段相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對霧霾的全面監(jiān)測。與傳統(tǒng)的空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)相比，地基GNSS監(jiān)測站具有分布廣泛、數(shù)據(jù)連續(xù)等優(yōu)勢，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)監(jiān)測站點(diǎn)在空間覆蓋和時(shí)間連續(xù)性上的不足。在某地區(qū)的霧霾監(jiān)測中，通過將地基GNSS水汽探測數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，能夠更準(zhǔn)確地掌握霧霾的時(shí)空分布特征，為制定有效的霧霾治理措施提供科學(xué)依據(jù)。地基GNSS水汽探測技術(shù)在空氣質(zhì)量評估與霧霾監(jiān)測中具有重要的應(yīng)用前景。通過深入研究GNSS對流層延遲與霧霾指標(biāo)的相關(guān)性，充分發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)勢，有望為空氣質(zhì)量監(jiān)測和霧霾治理提供更全面、準(zhǔn)確的信息支持。7.2其他環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用拓展地基GNSS水汽探測技術(shù)在水資源管理和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。在水資源管理方面，水汽含量與降水、蒸發(fā)等水文過程密切相關(guān)，而降水是水資源的重要來源。通過地基GNSS水汽探測獲取的高精度水汽數(shù)據(jù)，能夠?yàn)榻邓念A(yù)測和水資源的評估提供關(guān)鍵信息。在干旱地區(qū)，準(zhǔn)確掌握大氣水汽含量及其變化趨勢，有助于合理安排農(nóng)業(yè)灌溉用水和城市供水計(jì)劃。在某干旱地區(qū)，利用地基GNSS水汽探測技術(shù)對大氣水汽進(jìn)行長期監(jiān)測，結(jié)合水文模型分析水汽與降水的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)當(dāng)大氣水汽含量達(dá)到一定閾值時(shí)，未來一周內(nèi)降水的概率顯著增加?；诖?，當(dāng)?shù)厮Y源管理部門提前調(diào)整了灌溉計(jì)劃，在降水來臨前減少了灌溉用水量，避免了水資源的浪費(fèi)，同時(shí)在降水后及時(shí)收集和儲(chǔ)存雨水，提高了水資源的利用效率。在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，水汽條件對植被生長、生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和生物多樣性有著重要影響。在森林生態(tài)系統(tǒng)中，水汽含量的變化會(huì)影響樹木的蒸騰作用和光合作用，進(jìn)而影響森林的生長和發(fā)育。通過地基GNSS水汽探測技術(shù)對森林區(qū)域的大氣水汽進(jìn)行監(jiān)測，可以為森林生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)和管理提供科學(xué)依據(jù)。在某森林保護(hù)區(qū)，利用地基GNSS水汽探測技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測大氣水汽含量，結(jié)合植被生長數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)水汽含量低于一定水平時(shí)，部分樹木的生長速度明顯減緩，樹葉枯黃現(xiàn)象增多?；谶@些監(jiān)測結(jié)果，保護(hù)區(qū)管理部門采取了人工增雨等措施，改善了森林的水汽條件，促進(jìn)了植被的健康生長。地基GNSS水汽探測技術(shù)還可用于濕地生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測。濕地是地球上重要的生態(tài)系統(tǒng)之一，具有調(diào)節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源、保護(hù)生物多樣性等多種功能。水汽在濕地生態(tài)系統(tǒng)的水循環(huán)和能量平衡中起著關(guān)鍵作用。通過對濕地周邊地基GNSS觀測站的水汽數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以了解濕地水汽的時(shí)空變化特征，評估濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況。在某濕地保護(hù)區(qū)，通過地基GNSS水汽探測發(fā)現(xiàn)，在濕地面積減少的區(qū)域，大氣水汽含量明顯降低，且水汽的日變化和季節(jié)變化也發(fā)生了改變。這一結(jié)果表明濕地面積的減少對水汽循環(huán)產(chǎn)生了負(fù)面影響，進(jìn)而可能影響濕地生態(tài)系統(tǒng)的功能和生物多樣性?；谶@些監(jiān)測結(jié)果，當(dāng)?shù)卣訌?qiáng)了對濕地的保護(hù)和恢復(fù)工作，限制了對濕地的開發(fā)利用，實(shí)施了濕地補(bǔ)水等措施，以改善濕地的水汽條件和生態(tài)環(huán)境。八、挑戰(zhàn)與展望8.1現(xiàn)有技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)盡管地基GNSS水汽探測技術(shù)在近年來取得了顯著進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。信噪比低是影響探測精度的關(guān)鍵問題之一。在復(fù)雜的觀測環(huán)境中，如城市高樓林立的區(qū)域，衛(wèi)星信號容易受到建筑物的遮擋和反射，導(dǎo)致信號強(qiáng)度減弱，信噪比降低。當(dāng)信噪比低于一定閾值時(shí)，信號的質(zhì)量會(huì)受到嚴(yán)重影響，使得相位觀測誤差增大，從而導(dǎo)致大氣延遲計(jì)算出現(xiàn)偏差，最終影響水汽含量反演的精度。在某城市的地基GNSS水汽探測實(shí)驗(yàn)中，對不同信噪比條件下的水汽探測結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)信噪比從40dB降低到20dB時(shí)，水汽含量反演的均方根誤差從1.5mm增大到3.0mm，精度明顯下降。多路徑效應(yīng)也是一個(gè)難以回避的難題。多路徑效應(yīng)是指GNSS信號在傳播過程中，遇到周圍的反射物（如建筑物、水面、地面等）后發(fā)生反射，這些反射信號與直接到達(dá)接收機(jī)的信號相互干涉，導(dǎo)致接收機(jī)接收到的信號產(chǎn)生畸變和延遲。在山區(qū)，地形復(fù)雜，信號容易受到山體、樹木等的反射，多路徑效應(yīng)較為嚴(yán)重；在城市中，高樓大廈林立，多路徑效應(yīng)也十分顯著。在山區(qū)進(jìn)行地基GNSS水汽探測時(shí)，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，由于多路徑效應(yīng)的影響，部分觀測時(shí)段的水汽含量反演結(jié)果出現(xiàn)了較大偏差，與真實(shí)值的誤差可達(dá)5mm以上。多路徑效應(yīng)不僅會(huì)使信號的相位觀測產(chǎn)生誤差，還會(huì)導(dǎo)致觀測數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定，增加數(shù)據(jù)處理的難度。儀器精度同樣對地基GNSS水汽探測精度有著不可忽視的影響。接收機(jī)和天線是地基GNSS系統(tǒng)的核心儀器，它們的精度直接決定了觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量。接收機(jī)的時(shí)鐘精度、信號處理能力以及天線的相位中心穩(wěn)定性等都會(huì)影響觀測結(jié)果。如果接收機(jī)的時(shí)鐘存在偏差，會(huì)導(dǎo)致信號傳播時(shí)間的測量出現(xiàn)誤差，進(jìn)而影響大氣延遲的計(jì)算。天線的相位中心不穩(wěn)定，會(huì)使觀測到的信號相位發(fā)生變化，從而產(chǎn)生觀測誤差。在一些早期的GNSS接收機(jī)中，時(shí)鐘精度相對較低，導(dǎo)致水汽探測精度受到較大限制。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，新型接收機(jī)采用了更精確的原子鐘，時(shí)鐘精度得到了大幅提高，水汽探測精度也相應(yīng)提升。對于天線相位中心的穩(wěn)定性問題，通過對天線進(jìn)行校準(zhǔn)和標(biāo)定，建立相位中心偏差模型，在數(shù)據(jù)處理過程中對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，可以有效減小相位中心偏差對探測精度的影響。觀