CN113811795A - 水蒸气观测系统及水蒸气观测方法 - Google Patents

水蒸气观测系统及水蒸气观测方法 Download PDF

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CN113811795A
CN113811795A CN202080035452.7A CN202080035452A CN113811795A CN 113811795 A CN113811795 A CN 113811795A CN 202080035452 A CN202080035452 A CN 202080035452A CN 113811795 A CN113811795 A CN 113811795A
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Abstract

课题是提供一种不需要使用液氮的校准并且能够观测局部的范围的水蒸气的水蒸气观测系统。解决手段为，具有：水蒸气指标取得部(41)，取得基于微波辐射计(3)接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标；GNSS可降水量取得部(42)，取得基于GNSS接收机(2)接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量；对应关系数据生成部(43)，基于规定期间(PT1)中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量，生成水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系数据(D1)；以及可降水量计算部(44)，根据基于微波辐射计(3)得到的水蒸气指标，基于对应关系数据(D1)计算可降水量。

Description

水蒸气观测系统及水蒸气观测方法
技术领域
本公开涉及水蒸气观测系统及水蒸气观测方法。
背景技术
已知将GNSS接收机、微波辐射计等用于水蒸气观测中。
基于GNSS接收机的水蒸气观察利用从卫星辐射的多频率的电波。如果能够接收2个以上的不同频率且从4个以上的卫星辐射的电波，则能够捕捉电波的延迟量。电波的延迟量与水蒸气量对应，能够观测水蒸气量。使用GNSS(Global Navigation SatelliteSystem；全球测位卫星系统)的水蒸气观测能够无校准而稳定地进行计测。但是，由于使用通过GNSS被配置在整个天空的各处的卫星，所以能够得到上空的大范围的水蒸气的平均值，但是不能观测局部的范围的水蒸气。另外，在专利文献1中记载了基于GNSS的水蒸气观测。
基于微波辐射计的水蒸气观测利用从大气中的水蒸气辐射电波的特性，计测来自水蒸气或云的电波。通过接收机的天线或喇叭的指向性，与基于GNSS的水蒸气观测相比，能够计测上空的局部的范围的水蒸气。但是，为了防止设备的偏差及计测正确的亮度温度，需要定期地进行使用了液氮的校准。液氮其运输及处置较困难。另外，在专利文献2中，有关于微波辐射计的记载。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2010－60444号公报
专利文献2：美国专利申请公开第2014/0035779号说明书
发明内容
发明要解决的课题
本公开的目的是提供一种不需要使用了液氮的校准并且能够观测局部的范围的水蒸气的水蒸气观测系统及方法。
用来解决课题的手段
本公开的水蒸气观测计具备：水蒸气指标取得部，取得基于微波辐射计接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标；GNSS可降水量取得部，取得基于GNSS接收机接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量；对应关系数据生成部，基于规定期间中的多个时点的上述水蒸气指标和上述GNSS可降水量，生成上述水蒸气指标与上述GNSS可降水量的对应关系数据；以及可降水量计算部，根据基于上述微波辐射计得到的上述水蒸气指标，基于上述对应关系数据计算可降水量。
由于水蒸气的空间分布通常是平滑的，所以即使是作为局部范围的计测结果的微波辐射计的水蒸气指标，只要长时间观测，也就能够忽视与作为大范围的计测结果的GNSS可降水量的差的影响。由此，如上述那样，如果基于规定期间中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量来生成对应关系数据，就能够使用对应关系数据，根据水蒸气指标计算可降水量。由于将基于微波辐射计的水蒸气指标与不需要校准的GNSS可降水量建立了对应，所以能够将基于微波辐射计的绝对值不符合的局部的水蒸气的数据变换为绝对值符合的有可靠性的局部的水蒸气数据。即使不进行微波辐射计的基于液氮的校准，仍然也能够得到有可靠性的数据。
附图说明
图1是表示有关一实施方式的水蒸气观测系统的结构的框图。
图2是表示水蒸气观测系统执行的处理的流程图。
图3是表示微波辐射计接收的电波强度的频谱的图。
图4是表示GNSS可降水量的时间序列数据、水蒸气指标的时间序列数据、以及将GNSS可降水量与水蒸气指标建立了对应的对应关系数据的图。
具体实施方式
以下，参照附图说明本公开的一实施方式。
图1是表示本实施方式的水蒸气观测系统的结构的图。
如图1所示，水蒸气观测系统具有水蒸气指标取得部41、GNSS可降水量取得部42、对应关系数据生成部43和可降水量计算部44。
图1所示的水蒸气指标取得部41取得基于微波辐射计3所接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标。水蒸气指标的计算方法可以考虑有各种方法，但在本实施方式中，如图3所示，利用从上空的水蒸气及云水辐射的电波的强度的峰值为22GHz。为了将22GHz的电波中包含的云水量除去，设置有基于26.5GHz的电波强度计算22GHz中的云水量的云水量计算部40。通过从22GHz的电波强度减去22GHz中的云水量，由此计算水蒸气指标。在本实施方式中，表示为微波辐射计3的接收强度p(f)，f表示频率。如图3所示，基于26.5GHz的接收强度p(26.5GHz)，生成云水量的模型af2。即，决定常数a，以成为p(26.5GHz)＝af2。水蒸气指标通过p(f)－af2＝p(22GHz)－a(22GHz)2来计算。水蒸气指标取得部41取得的水蒸气指标作为水蒸气指标的时间序列数据被存储到存储部45中。
在本实施方式中，水蒸气指标通过p(f)－af2来计算，但计算式可以想到各种，所以并不限定于此。只要利用22GHz的电波强度是水蒸气成分的峰值、在比22GHz大的频率处与云水量相应地电波强度发生变化、在22GHz的电波强度中包含云水成分因此将其除去的特性即可。即，水蒸气指标是从基于第1频率(约22GHz)的电波强度所确定的第1值[p(22GHz)]减去基于比第1频率(约22GHz)高的第2频率(26.5GHz)的电波强度[p(26.5GHz)]所确定的第2值[a(22GHz)2]而得到的值。
在上述以外的计算方法中，例如也可以将连结17GHz和26.5GHz的电波强度的直线看作云水成分，将该直线的22GHz的电波强度看作云水成分而进行减法。在图3中匹配于26.5GHz，但并不需要一定匹配于26.5GHz。这是因为，只要减去云水量的变化、仅将水蒸气波谱的成分取出即可。此外，作为其他计算方法，也可以使用大气模拟软件解逆问题(辐射传递方程式)来进行拟合。另外，在本实施方式中，通过驱动器使黑体定期地穿过微波辐射计3的天线的接收范围，接收强度已知的来自黑体的电波、和来自上空的电波。微波辐射计3的接收强度p(f)是来自上空的电波强度ps(f)－来自黑体的电波强度pb(f)。当然，微波辐射计3并不限定于此，也可以将反射镜定期地移动以接收来自黑体的电波。
图1所示的GNSS可降水量取得部42取得基于GNSS接收机2接收到的GNSS信号的大气延迟(严格地讲是对流层延迟)而计算的GNSS可降水量。已知基于GNSS的可降水量(PWV；Precipitable Water Vapor)，能够基于GNSS信号、高度等的坐标值、气温、气压来计算。GNSS可降水量取得部42使用从GNSS接收机2得到的GNSS信号及高度信息、从气象传感器1得到的气温及气压来取得GNSS可降水量。GNSS可降水量取得部42所取得的GNSS可降水量作为GNSS可降水量的时间序列数据被存储到存储部45中。
图1所示的对应关系数据生成部43如图4所示，基于规定期间PT1中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量，生成水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系数据D1(参照图1)。对应关系数据D1只要能够将水蒸气指标变换为GNSS可降水量，可以是任意形式的数据。作为对应关系数据D1，例如也可以是将与水蒸气指标对应的GNSS可降水量用1行的记录表示的表形式所表示的数据。在本实施方式中，对应关系数据D1是能够根据水蒸气指标得到GNSS可降水量的变换式。在本实施方式中，对应关系数据生成部43对于规定期间PT1中的多个时点(t1、t2、t3、t4、t5、…)的水蒸气指标及GNSS可降水量，进行一次函数或二次函数等的近似式拟合，从而确定近似式的系数，生成变换式。在本实施方式中，如图4所示，将二次函数的近似式D1[GNSS可降水量＝b(水蒸气指标)2+c]通过最小二乘法对规定期间PT1中的多个时点的数据进行拟合，计算系数b、c，计算变换式。近似式(变换式)并不限定于二次函数，可以采用各种式子。作为对应关系数据D1的变换式被存储到存储部45中。
图1所示的可降水量计算部44基于对应关系数据生成部43所生成的对应关系数据D1，根据基于微波辐射计3所得到的水蒸气指标来计算可降水量。在本实施方式中，由于对应关系数据D1是变换式，所以将水蒸气指标取得部41所取得的基于微波辐射计3的水蒸气指标代入到变换式D1中，由此计算可降水量。在本实施方式中，为了能够实时地进行可降水量的计算，将规定期间PT1设定为比在可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点(例如t6)靠前的期间。由此，使用过去的规定期间的计测数据生成对应关系数据D1，所以通过微波辐射计3的计测能够实时地计算可降水量。当然，也可以将规定期间设定为比在可降水量的计算中使用的微波辐射计3的计测时点(例如t6)靠后的期间。在此情况下，虽然不能进行实时的可降水量的计算，但能够用于离线处理。
关于规定期间PT1，可以作为计测数据的整个期间，但也可以考虑到最近的数据最匹配于现状，因此将规定期间PT1优选为以在可降水量的计算中使用的微波辐射计3的计测时点(例如t6)为基准而从过去的一定期间(W1)的时点开始、规定期间PT1随着在可降水量的计算中使用的微波辐射计3的计测时点变化而滑动的滑动窗口(Sliding Window)。这样，如果规定期间PT1是滑动窗口，则规定期间PT1成为最近的期间，关于水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系，由于利用比旧数据新的数据，所以即使对应关系变化，也能够追随于变化而确保精度。作为本实施方式，规定期间PT1的时间宽度W1是3个月，但并不限定于此，也可以是1～几十个月。
如上述那样，说明了基于规定期间的计测数据生成对应关系数据D1、使用对应关系数据D1、从基于微波辐射计3的计测的水蒸气指标变换为可降水量。如图4所示，GNSS可降水量取得部42取得的GNSS可降水量的时间序列数据是表示上空的大范围的水蒸气量的平均值的数据，能够信赖该值的精度。相对于此，水蒸气指标取得部41取得的水蒸气指标的时间序列数据是表示上空的局部的范围的水蒸气量的数据，但是由于没有进行基于液氮的校准，所以虽然关于趋势及变动可以信赖，但绝对值没有可靠性。由于水蒸气的空间分布通常为平滑的，所以可以认为，即使是局部的范围的水蒸气量，只要长期间观测，也与大范围的水蒸气量的平均值大致一致。所以，如果生成长期间(规定期间PT1)中的多个时点的水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系数据D1，则对应关系数据D1就成为将图4所示的水蒸气指标的时间序列曲线图放大或缩小而变形、用来与绝对值具有可靠性的GNSS可降水量的时间序列曲线图匹配的变换用的数据。并且，如果基于对应关系数据D1将水蒸气指标的数据变换，则能够得到作为局部范围的水蒸气量的变动数据、并且是绝对值具有可靠性的数据。
另外，在本实施方式中，通过对于多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量的拟合来计算作为变换式的近似式，基于变换式根据水蒸气指标来计算可降水量，但也可以使用机械学习。即可以举出：生成将多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量作为学习数据、如果被输入水蒸气指标则输出对应的可降水量的学习模型，作为对应关系数据，利用对应关系数据D1，根据水蒸气指标输出可降水量。
使用图2对上述系统的动作进行说明。在步骤ST100中，水蒸气指标取得部41取得基于微波辐射计3所接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标。在接着的步骤ST101中，GNSS可降水量取得部42取得基于GNSS接收机2所接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量。步骤ST100和ST101没有特别的顺序。在接着的步骤ST102中，对应关系数据生成部43基于规定期间PT1中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量，生成水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系数据D1。接着在步骤ST103中，可降水量计算部44根据基于微波辐射计3得到的水蒸气指标，基于对应关系数据D1计算可降水量。
如以上这样，本实施方式的水蒸气观测系统具备：水蒸气指标取得部41，取得基于微波辐射计3所接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标；GNSS可降水量取得部42，取得基于GNSS接收机2所接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量；对应关系数据生成部43，基于规定期间PT1中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量，生成水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系数据D1；以及可降水量计算部44，根据基于微波辐射计3所得到的水蒸气指标，基于对应关系数据D1计算可降水量。
本实施方式的水蒸气观测方法，是一个或多个处理器执行的方法，包括：取得基于微波辐射计3所接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标(ST100)；取得基于GNSS接收机2所接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量(ST101)；基于规定期间PT1中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量，生成水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系数据D1(ST102)；以及根据基于微波辐射计3得到的水蒸气指标，基于对应关系数据D1计算可降水量(ST103)。
由于水蒸气的空间分布通常是平滑的，所以即使是作为局部范围的计测结果的微波辐射计的水蒸气指标，只要进行长时间观测，也能够忽视与作为大范围的计测结果的GNSS可降水量的差的影响。由此，如上述那样，如果基于规定期间PT1中的多个时点的水蒸气指标和GNSS可降水量来生成对应关系数据D1，就能够使用对应关系数据D1，根据水蒸气指标计算可降水量。将基于微波辐射计3的水蒸气指标与不需要校准的GNSS可降水量建立了对应，因此能够将基于微波辐射计3的绝对值不符合的局部的水蒸气的数据变换为绝对值符合的有可靠性的局部的水蒸气数据。即使不进行微波辐射计3的基于液氮的校准，也仍然能够得到有可靠性的数据。
如本实施方式那样，规定期间PT1优选的是比在可降水量的计算中使用的微波辐射计3的计测时点(例如t6)靠前的期间。
如果这样，则由于使用过去的规定期间PT1的计测数据生成对应关系数据D1，所以能够根据微波辐射计3的计测结果实时地计算可降水量。
如本实施方式那样，规定期间PT1优选的是以在可降水量的计算中使用的微波辐射计3的计测时点(例如t6)为基准而从过去的一定时间(W1)的时点开始、规定期间PT1随着在可降水量的计算中使用的微波辐射计3的计测时点(例如t6)变化而滑动的滑动窗口。
这样，如果规定期间PT1是滑动窗口，则规定期间PT1成为最近的期间，关于水蒸气指标与GNSS可降水量的对应关系，利用比旧数据新的数据，所以即使对应关系变化，也能够追随于变化而确保精度。
如本实施方式那样，对应关系数据D1优选的是用来根据水蒸气指标确定GNSS可降水量的变换式D1。
如果是该结构，则容易根据水蒸气指标计算GNSS可降水量。
如本实施方式那样，变换式D1优选的是通过规定期间PT1中的多个时点的水蒸气指标及GNSS可降水量的拟合而生成的近似式D1。
如果这样，则对应关系数据D1能够通过统计处理生成，安装变得容易。
如本实施方式那样，水蒸气指标优选的是从基于第1频率(22GHz)的电波强度所确定的第1值[p(22GHz)]减去基于比第1频率高的第2频率(26.5GHz)的电波强度[p(26.5GHz)]所确定的第2值[a(22GHz)2]而得到的值。
如果这样，则能够考虑云水量来计算水蒸气指标。
本实施方式的程序是使计算机(一个或多个处理器)执行上述方法的程序。此外，有关本实施方式的能够由计算机读取的暂时性记录介质存储有上述程序。
以上，基于附图对本公开的实施方式进行了说明，但应认为具体的结构并不限定于这些实施方式。本公开的范围不仅由上述实施方式的说明、还由权利要求书表示，还包括与权利要求书等同的意义及范围内全部变更。
能够将在上述各实施方式中采用的构造用于其他任意的实施方式。
各部的具体性的构成不是仅限定于上述的实施方式，能够在不脱离本公开的主旨的范围内进行各种变形。
标号说明
41 水蒸气指标取得部
42 GNSS可降水量取得部
43 对应关系数据生成部
44 可降水量计算部
D1 对应关系数据
用语
不一定是全部的目的或者效果/优点都能够依照本说明书中记载的任意的特定实施方式达成。因此，例如本领域技术人员能够想到：特定实施方式能够构成为以达成或优化如本说明书中教导的一个或者多个效果/优点的方式动作，而不一定能够达成如本说明书中教导或者启示的其他目的或者效果/优点。
本说明书中记载的全部处理能够通过由包含一个或者多个计算机或者处理器的计算系统执行的软件代码模块具体实现，并完全自动化。代码模块能够存储于任意类型的非易失性的计算机可读介质或者其他计算机存储装置。一部分或者全部方法能够利用专用的计算机硬件具体实现。
除了本说明书中记载的方式以外，还有很多其他变形例，这根据本公开是显然的。例如，按照实施方式，本说明书中记载的算法的任一个特定动作、事件或者功能能够以不同的时序执行，能够追加、合并或者完全排除(例如，不是说所描述的全部行为或者事象都是算法的执行所必须的)。进而，在特定实施方式中，动作或者事件例如通过多线程处理、中断处理或者多个处理器或者处理器核心，或者在其他并列体系结构上，能够不是逐次(顺序)地而是并列(并行)地执行。进而，不同的任务或者进程也能够通过可一起发挥功能的不同机器以及/或者计算系统执行。
与本说明书中公开的实施方式相关联地说明的各种例示性逻辑模块及模组能够由处理器等机器实施或者执行。处理器可以是微处理器，但也可以替代于此，处理器是控制器、微控制器或状态机、或者它们的组合等。处理器能够包含以处理计算机可执行命令的方式构成的电气电路。在别的实施方式中，处理器包含专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)、或者不处理计算机可执行命令而执行逻辑运算的其他可编程设备。处理器另外还能够作为计算设备的组合、例如数字信号处理器(数字信号处理装置)与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心组合的一个以上的微处理器、或者任意的其他这样的构成来安装。在本说明书中，主要关于数字技术进行说明，但处理器也能够主要包含模拟元件。例如，本说明书中记载的信号处理算法的一部分或者全部能够通过模拟电路或者模拟与数字的混合电路安装。计算环境包含基于微处理器、主机架计算机、数字信号处理器、便携式计算设备、设备控制器或者装置内的计算引擎的计算机系统，但能够包含不限定于此的任意类型的计算机系统。
只要没有特别注明，“能够”、“能做成”、“可能”或者“有可能性”等带条件的词语应理解为：为了传达“特定实施方式包含特定的特征、要素以及/或者步骤，但其他实施方式不包含”而一般使用的上下文内的含义。因此，这样的带条件的词语一般并不表示：特征、要素以及/或者步骤在一个以上的实施方式中被作为必须的任意的方法、或者一个以上的实施方式必然包含用于决定这些特征、要素以及/或者步骤是否被包含在任意的特定实施方式中或者是否被执行的逻辑。
如词语“X、Y、Z中的至少一个”那样的选择性语言只要没有特别记载，应该在为了表示项目、用语等可以是X、Y、Z中的任一个或者其任意的组合而一般使用的上下文中理解(例：X、Y、Z)。因此，这样的选择性词语一般不表示：特定实施方式需要分别存在的X的至少一个、Y的至少一个或者Z的至少一个中的各个。
本说明书中记载而且/或者在附图中示出的流程图中的任意的进程描述、要素或者模块，应该理解为包含用于安装进程中的特定的逻辑功能或者要素的一个以上可执行命令在内的、潜在地表示模组、段或者代码的一部分的对象。替代的实施方式被包含在本说明书中记载的实施方式的范围内，在此，要素或者功能如本领域技术人员理解的那样，按照所关联的功能性，能够在实质上同时或者以相反的顺序，从图示或者说明的内容中删除、或者以不同顺序执行。
只要没有特别明示，如“一个”这样的数词一般应该解释为：包含一个以上的被描述的项目。因此，“以……方式被设定的一个设备”等语句，意味着包含一个以上的被列举的设备。这样的一个或者多个被列举的设备也能够以执行所记载的引用内容的方式集合性地构成。例如，“以执行以下的A、B及C的方式构成的处理器”，能够包含以执行A的方式构成的第1处理器、以及以执行B及C的方式构成的第2处理器。而且，即使被导入的实施例的具体的数字被明示地列举，本领域技术人员也应该解释为：这样的列举典型地至少意味着被列举的数字(例如，未使用其他修饰语的“列举2个”这样的简单列举通常意味着列举至少2个、或者列举2个以上)。
一般而言，本说明书中使用的用语一般由本领域技术人员判断为意味着“非限定”用语(例如，“包含……”这样的用语应该解释为“不止于此，至少包含……”，“具有……”这样的用语应该解释为“至少具有……”，“包含”这样的用语应该解释为“包含以下，但不限定于此”等)。
为了说明的目的，本说明书中使用的“水平”这样的用语与其方向无关，作为说明的系统被使用的区域的底面的平面或者与表面平行的平面、或者说明的方法被实施的平面来定义。“底面”这样的用语能够与“地面”或者“水面”这样的用语置换。“垂直/铅直”这样的用语指的是与被定义的水平线垂直/铅直的方向。“上侧”、“下侧”、“下”、“上”、“侧面”、“更高”、“更低”、“在上方”、“越过……”“下的”等用语相对于水平面被定义。
本说明书中使用的用语中“附着”、“连接”、“成对”及其他关联用语只要没有特别注释，应该解释为包含可拆卸、可移动、固定、可调节、及/或可拆卸的连接或者连结。连接/连结包含直接连接以及/或者具有所说明的2个构成要素之间的中间构造的连接。
只要没有特别明示，本说明书中使用的像“大约”、“大致”及“实质上”这样的用语之后的数字包含被列举的数字，另外，进而表示与执行所期望的功能或者达成所期望的结果的被记载的量相近的量。例如，“大约”、“大致”及“实质上”只要没有特别明示，指的是小于被记载的数值的10％的值。如本说明书中使用的那样，“大约”、“大致”及“实质上”等用语之后公开的实施方式的特征，进而表示执行所期望的功能或者达成关于该特征所期望的结果的若干个具有可变性的特征。
在上述的实施方式中，能够追加很多变形例及修正例，这些要素应该理解为包含在其他能够允许的例子之中。像这样的全部修正及变形都意图包含在本公开的范围内，通过以下的权利要求书保护。

Claims (15)

1.一种水蒸气观测系统，其特征在于，
具备：
水蒸气指标取得部，取得基于微波辐射计接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标；
GNSS可降水量取得部，取得基于GNSS接收机接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量；
对应关系数据生成部，基于规定期间中的多个时点的上述水蒸气指标和上述GNSS可降水量，生成上述水蒸气指标与上述GNSS可降水量的对应关系数据；以及
可降水量计算部，根据基于上述微波辐射计而得到的上述水蒸气指标，基于上述对应关系数据计算可降水量。
2.如权利要求1所述的水蒸气观测系统，其特征在于，
上述规定期间是比在上述可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点靠前的期间。
3.如权利要求1或2所述的水蒸气观测系统，其特征在于，
上述规定期间以在上述可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点为基准，从过去的一定时间的时点开始，
上述规定期间是随着在上述可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点变化而滑动的滑动窗口。
4.如权利要求1～3中任一项所述的水蒸气观测系统，其特征在于，
上述对应关系数据是用来根据水蒸气指标确定GNSS可降水量的变换式。
5.如权利要求4所述的水蒸气观测系统，其特征在于，
上述变换式是通过上述规定期间中的多个时点的上述水蒸气指标及GNSS可降水量的拟合而生成的近似式。
6.如权利要求1～5中任一项所述的水蒸气观测系统，其特征在于，
上述水蒸气指标是从基于第1频率的电波强度所确定的第1值减去基于比第1频率高的第2频率的电波强度所确定的第2值而得到的值。
7.如权利要求6所述的水蒸气观测系统，其特征在于，
上述第1值是上述电波中的上述第1频率的电波强度；
上述第2值是至少经过上述第2频率的电波强度的函数中的上述第1频率的电波强度。
8.一种水蒸气观测方法，其特征在于，
包括：
取得基于微波辐射计接收到的电波中的至少2个频率的电波强度而计算的水蒸气指标；
取得基于GNSS接收机接收到的GNSS信号的大气延迟而计算的GNSS可降水量；
基于规定期间中的多个时点的上述水蒸气指标和上述GNSS可降水量，生成上述水蒸气指标与上述GNSS可降水量的对应关系数据；以及
根据基于上述微波辐射计而得到的上述水蒸气指标，基于上述对应关系数据计算可降水量。
9.如权利要求8所述的水蒸气观测方法，其特征在于，
上述规定期间是比在上述可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点靠前的期间。
10.如权利要求8或9所述的水蒸气观测方法，其特征在于，
上述规定期间以在上述可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点为基准，从过去的一定时间的时点开始；
上述规定期间是随着在上述可降水量的计算中使用的微波辐射计的计测时点变化而滑动的滑动窗口。
11.如权利要求8～10中任一项所述的水蒸气观测方法，其特征在于，
上述对应关系数据是用来根据水蒸气指标确定GNSS可降水量的变换式。
12.如权利要求11所述的水蒸气观测方法，其特征在于，
上述变换式是通过上述规定期间中的多个时点的上述水蒸气指标及GNSS可降水量的拟合而生成的近似式。
13.如权利要求8～12中任一项所述的水蒸气观测方法，其特征在于，
上述水蒸气指标是从基于第1频率的电波强度所确定的第1值减去基于比第1频率高的第2频率的电波强度所确定的第2值而得到的值。
14.如权利要求13所述的水蒸气观测方法，其特征在于，
上述第1值是上述电波中的上述第1频率的电波强度；
上述第2值是至少经过上述第2频率的电波强度的函数中的上述第1频率的电波强度。
15.一种使一个或多个处理器执行权利要求8～14中任一项所述的水蒸气观测方法的程序。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114357770A (zh) * 2022-01-04 2022-04-15 中南大学 一种对流层层析方法

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7280947B2 (ja) * 2019-05-13 2023-05-24 古野電気株式会社 水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法
WO2022014229A1 (ja) * 2020-07-14 2022-01-20 古野電気株式会社 可降水量推定モデルの学習システム、可降水量推定システム、方法及びプログラム
JP7529142B2 (ja) 2021-03-15 2024-08-06 日本電気株式会社 水蒸気観測方法
JPWO2022239417A1 (zh) * 2021-05-11 2022-11-17
JPWO2022239416A1 (zh) * 2021-05-11 2022-11-17
CN114037023B (zh) * 2021-12-20 2024-05-10 中国石油大学(华东) 海洋卫星校正微波辐射计极地异常水汽数据的校正方法
WO2023175734A1 (ja) * 2022-03-15 2023-09-21 日本電気株式会社 水蒸気観測方法

Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008014939A (ja) * 2006-06-07 2008-01-24 Eko Instruments Trading Co Ltd 日射計測システム、日射計測用のプログラム
JP2010060444A (ja) * 2008-09-04 2010-03-18 Japan Weather Association 降水予測システム、方法及びプログラム
US20120092213A1 (en) * 2008-08-19 2012-04-19 Trimble Navigation Limited Gnss atmospheric estimation with federated ionospheric filter
JP2013050447A (ja) * 2011-08-01 2013-03-14 Masato Takahashi 方位情報取得方法
CN103323888A (zh) * 2013-04-24 2013-09-25 东南大学 Gnss大气探测数据中对流层延迟误差的消除方法
CN103518144A (zh) * 2011-05-16 2014-01-15 古野电气株式会社 干扰波信号除去装置、全球导航卫星系统接收装置、移动终端、干扰波信号除去程序及干扰波信号除去方法
CN104793216A (zh) * 2014-01-22 2015-07-22 中国科学院空间科学与应用研究中心 一种基于气象探测的地基多通道微波辐射计
CN104995530A (zh) * 2013-02-13 2015-10-21 佳能株式会社 被检体信息获取装置、被检体信息获取方法和程序
CN106772300A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种微波超视距雷达回波图计算方法
CN107180128A (zh) * 2017-05-04 2017-09-19 东南大学 一种适用于中国低纬度地区的加权平均温度计算方法
CN107356554A (zh) * 2017-06-20 2017-11-17 东南大学 一种基于神经网络的反演大气可降水量的modis模型改进方法
JP2017207459A (ja) * 2016-05-22 2017-11-24 淳一 古本 大気関連量導出装置、大気関連量導出プログラム、および大気関連量導出方法
EP3312630A1 (en) * 2016-10-24 2018-04-25 Korea Meteorological Administration Remote observation system and method for aerosol, cloud and rainfall
CN108416031A (zh) * 2018-03-12 2018-08-17 南京恩瑞特实业有限公司 Nriet气象多源探测资料融合分析系统
KR20180118092A (ko) * 2018-10-19 2018-10-30 대한민국(기상청장) 에어로졸, 구름 및 강우 원격관측시스템 및 방법
CN108983258A (zh) * 2018-05-30 2018-12-11 南京信息工程大学 一种gnss电离层闪烁与tec监测设备
CN109001382A (zh) * 2018-09-20 2018-12-14 武汉大学 一种基于cors的区域大气水汽实时监测方法及系统
CN109061682A (zh) * 2018-09-30 2018-12-21 中国气象局气象探测中心 适用于浮空器的掩星探测系统及方法
JP2019015517A (ja) * 2017-07-03 2019-01-31 株式会社東芝 日射強度推定装置、日射強度推定システム及び日射強度推定方法
CN109543353A (zh) * 2018-12-29 2019-03-29 广东电网有限责任公司 三维水汽反演方法、装置、设备和计算机可读存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6067852A (en) * 1997-08-26 2000-05-30 University Corporation For Atmospheric Research Method and apparatus using slant-path water delay estimates to correct global positioning satellite survey error
US20140035779A1 (en) * 2012-07-31 2014-02-06 Radiometrics Corporation Highly accurate calibration of microwave radiometry devices
JP7280947B2 (ja) * 2019-05-13 2023-05-24 古野電気株式会社 水蒸気観測システム及び水蒸気観測方法

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008014939A (ja) * 2006-06-07 2008-01-24 Eko Instruments Trading Co Ltd 日射計測システム、日射計測用のプログラム
US20120092213A1 (en) * 2008-08-19 2012-04-19 Trimble Navigation Limited Gnss atmospheric estimation with federated ionospheric filter
JP2010060444A (ja) * 2008-09-04 2010-03-18 Japan Weather Association 降水予測システム、方法及びプログラム
CN103518144A (zh) * 2011-05-16 2014-01-15 古野电气株式会社 干扰波信号除去装置、全球导航卫星系统接收装置、移动终端、干扰波信号除去程序及干扰波信号除去方法
JP2013050447A (ja) * 2011-08-01 2013-03-14 Masato Takahashi 方位情報取得方法
CN104995530A (zh) * 2013-02-13 2015-10-21 佳能株式会社 被检体信息获取装置、被检体信息获取方法和程序
CN103323888A (zh) * 2013-04-24 2013-09-25 东南大学 Gnss大气探测数据中对流层延迟误差的消除方法
CN104793216A (zh) * 2014-01-22 2015-07-22 中国科学院空间科学与应用研究中心 一种基于气象探测的地基多通道微波辐射计
JP2017207459A (ja) * 2016-05-22 2017-11-24 淳一 古本 大気関連量導出装置、大気関連量導出プログラム、および大気関連量導出方法
US20180113211A1 (en) * 2016-10-24 2018-04-26 Korea Meteorological Administration Remote observation system and method for aerosol, cloud and rainfall
EP3312630A1 (en) * 2016-10-24 2018-04-25 Korea Meteorological Administration Remote observation system and method for aerosol, cloud and rainfall
CN106772300A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所） 一种微波超视距雷达回波图计算方法
CN107180128A (zh) * 2017-05-04 2017-09-19 东南大学 一种适用于中国低纬度地区的加权平均温度计算方法
CN107356554A (zh) * 2017-06-20 2017-11-17 东南大学 一种基于神经网络的反演大气可降水量的modis模型改进方法
JP2019015517A (ja) * 2017-07-03 2019-01-31 株式会社東芝 日射強度推定装置、日射強度推定システム及び日射強度推定方法
CN108416031A (zh) * 2018-03-12 2018-08-17 南京恩瑞特实业有限公司 Nriet气象多源探测资料融合分析系统
CN108983258A (zh) * 2018-05-30 2018-12-11 南京信息工程大学 一种gnss电离层闪烁与tec监测设备
CN109001382A (zh) * 2018-09-20 2018-12-14 武汉大学 一种基于cors的区域大气水汽实时监测方法及系统
CN109061682A (zh) * 2018-09-30 2018-12-21 中国气象局气象探测中心 适用于浮空器的掩星探测系统及方法
KR20180118092A (ko) * 2018-10-19 2018-10-30 대한민국(기상청장) 에어로졸, 구름 및 강우 원격관측시스템 및 방법
CN109543353A (zh) * 2018-12-29 2019-03-29 广东电网有限责任公司 三维水汽反演方法、装置、设备和计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DONG ZN ET AL: "3-D Water Vapor Tomography in Wuhan from GPS, BDS and GLONASS Observations", 《REMOTE SENSING》, vol. 10, no. 1, pages 1 - 10 *
LUINI L ET AL: "Water Vapor Retrieval to Support Electromagnetic Wave Propagation Experiments: Results from Different Techniques", 《2019 13TH EUROPEAN CONFERENCE ON ANTENNAS AND PROPAGATION (EUCAP)》, pages 1 - 5 *
万玮等: "GNSS遥感研究与应用进展和展望", 《遥感学报》, vol. 20, no. 5, pages 858 - 874 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114357770A (zh) * 2022-01-04 2022-04-15 中南大学 一种对流层层析方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP3971618A4 (en) 2023-07-19
EP3971618A1 (en) 2022-03-23
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US20220050212A1 (en) 2022-02-17
JP7280947B2 (ja) 2023-05-24
JPWO2020230501A1 (zh) 2020-11-19
EP3971618B1 (en) 2024-03-20
US11662471B2 (en) 2023-05-30

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Lepekhina et al. Spaceborne SAR Spatial Resolution and Radiometrie Characteristic Determination Using a Method of Echo Signal Digital Simulation

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