CN111323797A - 一种利用gnss大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法 - Google Patents
一种利用gnss大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演大气对流层顶参数的方法,包括:获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;对预处理后的GNSS掩星弯曲角数据进行截断;对截断后的GNSS掩星弯曲角廓线取自然对数,使之成为近似线性的随碰撞高度减小而增大的曲线;将对数化GNSS掩星弯曲角进行协方差变换,得到协方差(CT)廓线;寻找CT廓线的最大极大值,若该值大于第一阈值;则该点的碰撞高度为对流层顶高度,否则,寻找CT曲线的次大极大值,若该值大于第二阈值,则该点的碰撞高度为对流层顶高度,否则,放弃使用该CT廓线。本发明的方法直接从GNSS大气掩星一级产品弯曲角廓线直接反演获取对流层顶高度,能够保证高精度对流层顶参数反演的前提下,提高了运算速度。
Description
技术领域
本发明涉及大气科学研究领域,具体是一种利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法。
背景技术
大气对流层顶高度是一项重要的大气参数,目前可以通过GNSS大气掩星探测技术进行探测。GNSS大气掩星由于有高全球覆盖率、高垂直分辨率、长期稳定的特点,十分契合对流层顶参数的数值特性。目前,GNSS掩星数据包括一级产品弯曲角和基于一级产品再反演获取的二级产品温度等。基于GNSS大气掩星反演对流层顶参数(包括对流层顶高度和温度)主要有以下两种方法:
(1)温度递减率法:利用GNSS掩星数据反演得到的大气温度廓线数据,计算温度递减率廓线,即温度廓线的梯度,随后由下至上寻找最低的点,其温度递减率大于-2K/km,且自该点起向上2km内的平均温度递减率大于-2K/km,把满足该情况的点的海拔判断为对流层顶高度,该高度对应的温度为对流层顶温度。
但是,由于从一级产品弯曲角廓线反演得到二级产品温度廓线需要基于例如大气球对称,静力学平衡等假设,并且不同机构使用的反演方法也不相同,因此利用二级产品温度廓线反演对流层顶高度会带来较大误差。
(2)一般弯曲角协方差变换法:该方法利用GNSS掩星弯曲角数据直接反演对流层顶高度。首先将弯曲角廓线取自然对数,得到弯曲角自然对数廓线。对整条弯曲角自然对数廓线进行协方差变换。弯曲角自然对数廓线经过协方差变换后的极大值的碰撞高度,即为对流层顶高度。
该方法的优势在于,GNSS弯曲角参数属于大气掩星一级数据产品,不需要任何物理假设,所以由弯曲角直接获取对流层顶相关参数可以避免从一级数据弯曲角反演二级数据温度产品时各种假设引入的反演误差,从而提高反演对流层顶各参数。但是,相比于温度递减率法,该方法的计算效率十分低下。
发明内容
本发明的目的在于克服上述两种方法的不足,其中,温度递减率法的反演误差大;一般弯曲角协方差变换法的计算量大,运行时间长;本发明提出了一种利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,其基于改进的协方差变换方法,改变了积分上限,在保持反演精度的基础上减低了计算量,具有方法简单、快速、结果精度高等特点。
为实现上述目的,本发明提出了一种利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演大气对流层顶参数的方法,所述方法包括:
获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;
对预处理后的GNSS掩星弯曲角数据进行截断;
对截断后的GNSS掩星弯曲角廓线取自然对数,使之成为近似线性的随碰撞高度减小而增大的曲线;
将对数化GNSS掩星弯曲角进行协方差变换,得到协方差(CT)廓线;
寻找CT廓线的最大极大值,若该值大于第一阈值;则该点的碰撞高度为对流层顶高度,否则,寻找CT曲线的次大极大值,若该值大于第二阈值,则该点的碰撞高度为对流层顶高度,否则,放弃使用该CT廓线。
作为上述方法的一种改进,所述获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;具体为:
获取GNSS掩星弯曲角数据,从中选取GNSS掩星弯曲角廓线,要求其弯曲角与碰撞高度在5km-35km高度范围内不存在无效值。
作为上述方法的一种改进,所述对GNSS掩星弯曲角数据进行截断;具体为:截取35km以下的弯曲角廓线。
作为上述方法的一种改进,所述将对数化GNSS掩星弯曲角进行协方差变换,具体包括:
根据下述公式:
对自然对数弯曲角廓线做协方差变换,得到CT廓线;
其中,2a为协方差变换的宽度,zb与zt分别为自然对数弯曲角的下限与上限,f(z)为自然对数弯曲角廓线,CT(b)为CT廓线,b为该点对应的碰撞高度,h()是突出扰动的数学变换函数,z为变量。
作为上述方法的一种改进,所述第一阈值为1.05×最大极大值点上下5km内CT的平均值;所述第二阈值为1.05×次大极大值点上下5km内CT的平均值。
作为上述方法的一种改进,所述方法还包括:若CT廓线的最大极大值点满足要求,则QC值标为1;若CT廓线的次大极大值点满足要求,则QC值标为0。
作为上述方法的一种改进,所述方法还包括:当获取到对流层顶高度,通过该值获取对流层顶温度。
本发明的优势在于:
1、本发明的方法直接从GNSS大气掩星一级产品弯曲角廓线直接快速反演获取对流层顶高度,并且能够保证高精度对流层顶参数反演的前提下,提高了运算速度;
2、本发明的方法基于改进的协方差变换方法,改变了积分范围,尤其理论上选定了最为有效的积分范围,在保持反演精度的基础上减低了计算量,具有方法简单、快速、结果精度高等特点;
3、本发明的方法已应用到了我国风云卫星的GNOS(GNSS Occultation Sounder)大气层掩星数据处理应用中,取得了显著的应用效果。
附图说明
图1为本发明的利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法的流程图;
图2为协方差变换示意图;
图3为基于FY3C GNOS数据反演得到的大气对流层顶高度结果图,其中(a)中虚线为利用弯曲角协方差变换方法得到的结果,实线为利用温度递减率方法得到的大气对流层顶高度;JJA为2018.6-2018.8三个月的平均结果,DJF为2017.12-2018.2三个月的平均结果;(b)为两种方法得到结果的平均偏差的纬度分布;(c)两种方法得到的结果的均方根误差的纬度分布;
图4为基于MetOp-A与MetOp-B数据反演得到的大气对流层顶高度结果图,(a)红虚线为利用弯曲角协方差变换方法得到的结果,实线为利用温度递减率方法得到的大气对流层顶高度;JJA为2018.6-2018.8三个月的平均结果,DJF为2017.12-2018.2三个月的平均结果;(b)为两种方法得到结果的平均偏差的纬度分布;(c)为两种方法得到的结果的均方根误差的纬度分布。
具体实施方式
如图1所示,本发明提供一种利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,包括以下步骤:
第一步:获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;
选取GNSS掩星弯曲角廓线,要求其弯曲角与碰撞高度在5km-35km高度范围内不存在无效值。
第二步:对预处理后的GNSS掩星弯曲角数据进行截断;
截取35km以下的弯曲角廓线,可以在保证不影响判断对流层顶的准确度的情况下,减少后续的处理的计算量。
上述公式为协方差变换的计算式,zb,zt分别为自然对数弯曲角的下限与上限,f(z)则为自然对数弯曲角廓线,f(z)<0,且随z增大而增大,2a为协方差变化的宽度在计算中取25km。可以看到,当b大于zt-a时,CT的值会随着碰撞高度b的递减而单调递增,因为区间[z min(zt,b+a)]对CT的积分的贡献为负,区间[max(zb,b-a),z]对CT积分的贡献为正,b的减少导致正贡献区间拓宽,因而当b大于zt-a时,CT随着b的减小单调递增。
截断高度选取35km的理由如下:
若对流层顶高度大于zt-a,则很可能发生误判,考虑到对流层顶高度小于20km,2a为25km,因此zt需要大于32.5km。当z大于b+a时,f(z)对CT(b)的积分无贡献,即按照原方法积分到弯曲角廓线顶端,从32.5km起到大概65km处的积分都没有意义,因此在35km处截断,从而减少计算量。
第三步:对截断后的GNSS掩星弯曲角数据取自然对数;
将截断后的GNSS掩星弯曲角廓线取自然对数,使之成为近似线性的随碰撞高度减小而增大的曲线。
第四步:将对数化GNSS掩星弯曲角进行协方差变换;
根据公式
对自然对数弯曲角廓线做协方差变换(CT,Covariance transformation);得到CT廓线,从而突出其极值。式中2a为协方差变换的宽度,根据经验,这里取25km,zb,zt分别为自然对数弯曲角的下限与上限,f(z)为自然对数弯曲角廓线。CT(b)为CT廓线,b为该点对应的碰撞高度,h()是突出扰动的数学变换函数,z为变量。
第五步:寻找协方差变换后廓线的最大极大值,判断是否满足要求;
寻找CT廓线的最大极大值,若其值分别大于1.05×该点上下5km内CT的平均值,则判断该点的碰撞高度为对流层顶高度。若不满足,则寻找并判断次大极大值,若其值分别大于1.05×该点上下5km内CT的平均值,则判断该点的碰撞高度为对流层顶高度。
第六步:获得对流层顶高度结果。
若存在满足条件的最大极大值,则输出对流层顶高度,QC值标为1,否则,若存在满足条件的次大极大值,则输出次大极大值为对流层顶高度,QC值标为0。否则,放弃使用该CT廓线。
获取到对流层顶高度后,通过该值获取对流层顶温度。对流层顶参数包括高度和温度。
下面利用实例对本发明的技术方案进行说明:
第一步:获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;。
本实例使用了FY3C GNOS与MetOp-A,MetOp-B的2017.12-2018.2与2018.6-2018.8六个月的弯曲角数据,其中FY3C GNOS在2017.12-2018.2时间段内共有29716条弯曲角廓线在5km-35km范围内满足数据有效的要求,在2018.6-2018.8时间段内共有31354条弯曲角廓线在5km-35km范围内满足数据有效的要求。MetOp-A与MetOp-B的弯曲角数据在2017.12-2018.2时间段内共69138条弯曲角廓线在5km-35km范围内满足数据有效的要求,在2018.6-2018.8时间段内共77781条弯曲角廓线在5km-35km范围内满足数据有效的要求。
第二步:对所有经过预处理的弯曲角廓线进行截断,选取碰撞高度在35km以下的部分,从而减少后续计算量,具体原理如图2所示。
第三步:对所有截断后的弯曲角廓线取自然对数,使之变成近似线性的曲线,如图2黑色实线所示。
第四步:根据公式:
对对数化的弯曲角廓线进行协方差变换。协方差变换是一种突出细小扰动的数学变换,其中宽度2a影响其对扰动的敏感性,若2a太小,则非对流层顶导致的扰动会被突出,从而会对流层顶高度的判断造成影响。此外,根据图1的说明,2a的大小同样影响这积分上限,若2a过大,不光对扰动不敏感,积分上限也会被拉高,增加不必要的计算量。根据实际经验,2a选取25km。
第五步:根据协方差变换后得到的CT曲线,判断对流层顶高度。
在本实例中,只考虑CT曲线的最大极大值与次大极大值。首先判断最大极大值是否满足如下提条件:该值大于1.05×该点上下5km内的平均值,若满足,则该点的碰撞高度为对流层顶高度,QC记为1,若不满足,则判断次大极大值,若次大极大值满足条件,若满足,输出次大值点的碰撞高度为对流层顶高度,QC记为1,若不满足,输出最大极大值点的碰撞高度为对流层顶高度,QC记为0。
本实例中,FY3C GNOS弯曲角数据处理的结果在2017.12-2018.2内共29716个,其中1014个QC为0,占总数的3.4%,在2018.6-2018.8内共31354个,其中1539个QC为0,占总数的4.9%;MetOp-A与MetOp-B弯曲角数据处理的结果在2017.12-2018.2内共69138个,其中108个QC为0,占总数的0.1%,在2018.6-2018.8内共77781个,其中789个QC为0,占总数的1%。
第六步:输出相应的对流层顶高度,经度,纬度,绘制对流层顶高度纬度分布,如图3和图4所示。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (7)
1.一种利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演大气对流层顶参数的方法,所述方法包括:
获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;
对预处理后的GNSS掩星弯曲角数据进行截断;
对截断后的GNSS掩星弯曲角廓线取自然对数,使之成为近似线性的随碰撞高度减小而增大的曲线;
将对数化GNSS掩星弯曲角进行协方差变换,得到协方差(CT)廓线;
寻找CT廓线的最大极大值,若该值大于第一阈值;则该点的碰撞高度为对流层顶高度,否则,寻找CT曲线的次大极大值,若该值大于第二阈值,则该点的碰撞高度为对流层顶高度,否则,放弃使用该CT廓线。
2.根据权利要求1所述的利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,其特征在于,所述获取GNSS掩星弯曲角数据并进行预处理;具体为:
获取GNSS掩星弯曲角数据,从中选取GNSS掩星弯曲角廓线,要求其弯曲角与碰撞高度在5km-35km高度范围内不存在无效值。
3.根据权利要求2所述的利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,其特征在于,所述对GNSS掩星弯曲角数据进行截断;具体为:截取35km以下的弯曲角廓线。
5.根据权利要求4所述的利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,其特征在于,所述第一阈值为1.05×最大极大值点上下5km内CT的平均值;所述第二阈值为1.05×次大极大值点上下5km内CT的平均值。
6.根据权利要求5所述的利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,其特征在于,所述方法还包括:若CT廓线的最大极大值点满足要求,则QC值标为1;若CT廓线的次大极大值点满足要求,则QC值标为0。
7.根据权利要求1-6之一所述的利用GNSS大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法,其特征在于,所述方法还包括:当获取到对流层顶高度,通过该值获取对流层顶温度。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20200623 |