CN115184967A - 一种扫描微波辐射计水汽数据的gnss校正方法 - Google Patents

一种扫描微波辐射计水汽数据的gnss校正方法 Download PDF

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CN115184967A CN202211112431.8A CN202211112431A CN115184967A CN 115184967 A CN115184967 A CN 115184967A CN 202211112431 A CN202211112431 A CN 202211112431A CN 115184967 A CN115184967 A CN 115184967A
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Abstract

本发明公开了一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，属于卫星大地测量技术领域，用于辐射计水汽数据的校正，包括提取GNSS站点周边4°×4°区域的SMR网格点水汽数据和ERA5格网数据，利用GNSS观测数据计算站点上空对流层湿延迟，通过GNSS站点周围4个ERA5网格点的地表温度进行双线性内插得到站点处的地表温度，计算出水汽转换因子，将湿延迟转换得到站点处的GNSS PWV，并进行高程改正得到海平面高度水汽值；利用ERA5水汽计算各网格点相对于GNSS站点的水汽空间改正值，得到网格点处水汽参考值，将SMR网格点水汽数据与参考水汽求差，进行误差统计和精度评价。

Description

一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法
技术领域
本发明公开了一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，属于卫星大地测量技术领域。
背景技术
利用岸基GNSS反演PWV进行HY-2A CMR水汽数据的传统检校方法，通常是将GNSS站点周围一定范围（如100km、200km）内的CMR水汽数据，采用反距离加权方法内插计算得到GNSS站点处的水汽：
Figure 418243DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 388473DEST_PATH_IMAGE002
，式中，
Figure 681045DEST_PATH_IMAGE003
为利用CMR水汽计算得到的GNSS站点处水汽值，
Figure 445738DEST_PATH_IMAGE004
为CMR水汽数据，
Figure 73029DEST_PATH_IMAGE005
为CMR水汽数据的权值，
Figure 565059DEST_PATH_IMAGE006
为CMR水汽数据点至GNSS站点的距离（单位：km），然后再将
Figure 226984DEST_PATH_IMAGE007
与GNSS PWV比较，进行CMR水汽数据的误差统计和精度验证。上述检校方法同样适用于HY-2B SMR水汽数据的检校，但是该方法只能对GNSS站点周围一定区域范围内的CMR/SMR水汽数据精度进行综合评定，不能实现对CMR/SMR水汽数据点的精准检校。
现有技术方法在应用中，SMR格网点水汽相对于站点GNSS PWV的平均偏差的数值由北向南逐渐减小，RMSE随着至GNSS站点距离的增大而增大，水汽的空间变化特征明显；但是，水汽平均偏差的绝对值和RMSE的变化并非严格与至GNSS站点的距离成反比关系，因此传统的反距离加权内插计算水汽的方法并不严谨，从而使得CMR/SMR水汽数据的检校精度也不够准确。
发明内容
本发明提出了一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，解决现有技术中CMR/SMR水汽数据的检校不精准的问题。
一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，包括：
S1、数据准备，提取GNSS站点周边4°×4°区域的SMR格网点水汽数据
Figure 365842DEST_PATH_IMAGE008
和ERA5格网数据；
S2、站点GNSS PWV计算，利用GNSS观测数据计算站点上空对流层湿延迟，通过GNSS站点周围4个ERA5格网点的地表温度进行双线性内插得到站点处的地表温度，计算出水汽转换因子
Figure 746008DEST_PATH_IMAGE009
，将湿延迟转换得到站点处的GNSS PWV，并进行高程改正得到海平面高度的参考水汽
Figure 543193DEST_PATH_IMAGE010
；
S3、水汽空间改正值的计算；
S4、SMR格网点处水汽参考值的计算；
S5. 将SMR格网点水汽数据
Figure 59625DEST_PATH_IMAGE011
与
Figure 166122DEST_PATH_IMAGE012
求差，进行误差统计和精度分析。
优选地，所述双线性内插的算法如下：
Figure 17272DEST_PATH_IMAGE013
；
Figure 70678DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 707196DEST_PATH_IMAGE015
；
Figure 719015DEST_PATH_IMAGE016
；
Figure 558926DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 947182DEST_PATH_IMAGE018
；
Figure 641468DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 89767DEST_PATH_IMAGE020
为取整符号；
Figure 181089DEST_PATH_IMAGE021
为待求点的纬度，
Figure 107456DEST_PATH_IMAGE022
为待求点的经度，
Figure 452987DEST_PATH_IMAGE023
为西北角网格点纬度，
Figure 72187DEST_PATH_IMAGE024
为西北角网格点经度，单位为度；
Figure 339221DEST_PATH_IMAGE025
为网格点的行数，
Figure 820012DEST_PATH_IMAGE026
为网格点的列数；
Figure 20049DEST_PATH_IMAGE027
代表第x行y列网格点的值；
Figure 75729DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 344906DEST_PATH_IMAGE029
、
Figure 347497DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 667620DEST_PATH_IMAGE031
为待求站点所在网格单元四个网格点的坐标；
Figure 363043DEST_PATH_IMAGE032
为待求格网点的值，
Figure 152139DEST_PATH_IMAGE033
表示待求站点所在网格单元四个网格点的值。
优选地，所述湿延迟转换包括：
对流层湿延迟转换为水汽的计算公式如下：
Figure 489579DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 867471DEST_PATH_IMAGE035
，
其中，PWV表示水汽值，ZWD是站点上空对流层湿延迟，
Figure 999375DEST_PATH_IMAGE036
为液态水的密度，
Figure 508723DEST_PATH_IMAGE037
为水蒸气比气体常数，取值
Figure 384275DEST_PATH_IMAGE038
；
Figure 678990DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 185058DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 683166DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 362409DEST_PATH_IMAGE042
均为大气折射常数；
Figure 246051DEST_PATH_IMAGE043
，其中
Figure 969026DEST_PATH_IMAGE044
为地面温度。
优选地，所述高程改正包括：
水汽高程改正的公式如下：
Figure 203698DEST_PATH_IMAGE045
，其中，
Figure 889894DEST_PATH_IMAGE046
为改正后的水汽高程，
Figure 628043DEST_PATH_IMAGE047
为GNSS站点的高度，
Figure 288963DEST_PATH_IMAGE048
为要改正到的高度，
Figure 745352DEST_PATH_IMAGE049
为经验衰减系数，取值为2000，
Figure 969660DEST_PATH_IMAGE048
取值为0，即改正到站点平均海平面处的高度。
优选地，S3包括：将区域内网格点水汽进行高程改正得到
Figure 93474DEST_PATH_IMAGE050
，利用GNSS站点周围4个网格点的
Figure 908983DEST_PATH_IMAGE051
进行双线性内插计算，得到
Figure 101936DEST_PATH_IMAGE052
，利用各格网点和站点海平面高度的大气可降水量，计算各格网点
Figure 661093DEST_PATH_IMAGE053
相对于GNSS站点的水汽空间改正值
Figure 842676DEST_PATH_IMAGE054
：
Figure 94665DEST_PATH_IMAGE055
，式中，
Figure 541958DEST_PATH_IMAGE050
为网格点海平面高度的水汽值，其中
Figure 639227DEST_PATH_IMAGE053
为格网点序号，
Figure 472054DEST_PATH_IMAGE052
表示站点海平面高度的水汽值。
优选地，S4包括：利用各格网点的水汽空间改正值，将站点的
Figure 878634DEST_PATH_IMAGE056
改正到各格网点，得到格网点处水汽参考值
Figure 796911DEST_PATH_IMAGE057
：
Figure 697871DEST_PATH_IMAGE058
。
与现有技术对比，本发明的有益效果是：经过水汽空间改正后，得到了HY-2B SMR各格网点的精确PWV，从而实现了SMR水汽数据的精准检校；SMR各格网点水汽数据相对于参考水汽的平均偏差和RMSE均具有良好的稳定性，反映了SMR水汽数据质量较好；本发明得到的SMR水汽数据的RMSE比传统方法小，其精度指标更为可靠。
附图说明
图1为本发明的技术流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，如图1，包括：
S1、数据准备，提取GNSS站点周边4°×4°区域的SMR格网点水汽数据
Figure 854046DEST_PATH_IMAGE059
和ERA5格网数据；
S2、站点GNSS PWV计算，利用GNSS观测数据计算站点上空对流层湿延迟，通过GNSS站点周围4个ERA5格网点的地表温度进行双线性内插得到站点处的地表温度，计算出水汽转换因子
Figure 198571DEST_PATH_IMAGE060
，将湿延迟转换得到站点处的GNSS PWV，并进行高程改正得到海平面高度的参考水汽
Figure 604144DEST_PATH_IMAGE061
；
S3、水汽空间改正值的计算；
S4、SMR格网点处水汽参考值的计算；
S5. 将SMR格网点水汽数据
Figure 43216DEST_PATH_IMAGE062
与
Figure 99902DEST_PATH_IMAGE063
求差，进行误差统计和精度分析。
所述双线性内插的算法如下：
Figure 599017DEST_PATH_IMAGE064
；
Figure 695149DEST_PATH_IMAGE065
；
Figure 203490DEST_PATH_IMAGE066
；
Figure 616148DEST_PATH_IMAGE067
；
Figure 551743DEST_PATH_IMAGE068
；
Figure 400751DEST_PATH_IMAGE018
；
Figure 962051DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 947324DEST_PATH_IMAGE069
为取整符号；
Figure 53821DEST_PATH_IMAGE070
为待求点的纬度，
Figure 390124DEST_PATH_IMAGE071
为待求点的经度，
Figure 991001DEST_PATH_IMAGE072
为西北角网格点纬度，
Figure 830781DEST_PATH_IMAGE073
为西北角网格点经度，单位为度；
Figure 842599DEST_PATH_IMAGE074
为网格点的行数，
Figure 197357DEST_PATH_IMAGE075
为网格点的列数；
Figure 320034DEST_PATH_IMAGE076
代表第x行y列网格点的值；
Figure 325905DEST_PATH_IMAGE077
、
Figure 977466DEST_PATH_IMAGE078
、
Figure 288362DEST_PATH_IMAGE079
和
Figure 480309DEST_PATH_IMAGE080
为待求站点所在网格单元四个网格点的坐标；
Figure 842151DEST_PATH_IMAGE081
为待求格网点的值，
Figure 195772DEST_PATH_IMAGE082
表示待求站点所在网格单元四个网格点的值。
所述湿延迟转换包括：
对流层湿延迟转换为水汽的计算公式如下：
Figure 462805DEST_PATH_IMAGE083
，
Figure 458443DEST_PATH_IMAGE084
，
其中，PWV表示水汽值，ZWD是站点上空对流层湿延迟，
Figure 907748DEST_PATH_IMAGE085
为液态水的密度，
Figure 697849DEST_PATH_IMAGE086
为水蒸气比气体常数，取值
Figure 983337DEST_PATH_IMAGE087
；
Figure 985928DEST_PATH_IMAGE088
，
Figure 56784DEST_PATH_IMAGE089
，
Figure 17786DEST_PATH_IMAGE090
和
Figure 790570DEST_PATH_IMAGE091
均为大气折射常数；
Figure 377278DEST_PATH_IMAGE092
，其中
Figure 755170DEST_PATH_IMAGE093
为地面温度。
所述高程改正包括：
水汽高程改正的公式如下：
Figure 887074DEST_PATH_IMAGE094
，其中，
Figure 147154DEST_PATH_IMAGE095
为改正后的水汽高程，
Figure 773439DEST_PATH_IMAGE096
为GNSS站点的高度，
Figure 802575DEST_PATH_IMAGE097
为要改正到的高度，
Figure 574221DEST_PATH_IMAGE098
为经验衰减系数，取值为2000，
Figure 56018DEST_PATH_IMAGE097
取值为0，即改正到站点平均海平面处的高度。
S3包括：将区域内网格点水汽进行高程改正得到
Figure 984529DEST_PATH_IMAGE099
，利用GNSS站点周围4个网格点的
Figure 133751DEST_PATH_IMAGE100
进行双线性内插计算，得到
Figure 607457DEST_PATH_IMAGE101
，利用各格网点和站点海平面高度的大气可降水量，计算各格网点
Figure 592862DEST_PATH_IMAGE102
相对于GNSS站点的水汽空间改正值
Figure 279058DEST_PATH_IMAGE103
：
Figure 17207DEST_PATH_IMAGE104
，式中，
Figure 927394DEST_PATH_IMAGE099
为网格点海平面高度的水汽值，其中
Figure 383783DEST_PATH_IMAGE102
为格网点序号，
Figure 608091DEST_PATH_IMAGE101
表示站点海平面高度的水汽值。
S4包括：利用各格网点的水汽空间改正值，将站点的
Figure 981173DEST_PATH_IMAGE105
改正到各格网点，得到格网点处水汽参考值
Figure 531103DEST_PATH_IMAGE106
：
Figure 740367DEST_PATH_IMAGE107
。
本发明实施例获取的数据基于扫描微波辐射计SMR，将GNSS观测和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的第五代大气再分析资料（ERA5）数据进行融合处理，利用ERA5计算的大气可降水量PWV进行岸基GNSS PWV的空间改正。
以IGS跟踪站ASCG为例，采用2021年ASCG站点GNSS观测数据、ERA5数据和HY-2BSMR水汽产品，首先利用ERA5 PWV对站点GNSS PWV进行空间改正，得到SMR格网点处的水汽参考值
Figure 315836DEST_PATH_IMAGE108
；然后将SMR格网点水汽数据与参考水汽
Figure 497419DEST_PATH_IMAGE109
比较，并进行误差统计和精度分析。
采用本发明提出的HY-2B SMR水汽数据的GNSS校正方法，获取200km范围内2021年SMR水汽数据相对于格网点参考水汽
Figure 483829DEST_PATH_IMAGE110
的平均偏差和RMSE分布，融合岸基GNSSPWV和ERA5数据，经过水汽空间改正后，得到了HY-2B SMR各格网点的精确PWV，从而实现了SMR水汽数据的精准检校；SMR各格网点水汽数据相对于参考水汽的平均偏差和RMSE均具有良好的稳定性，反映了SMR水汽数据质量较好。
利用传统方法与本发明提出的新方法，分别对50km、100km、150km和200km范围内2021年HY-2B SMR水汽数据进行检校，并进行误差统计和精度评价。表1为两种方法得到的SMR水汽数据的平均偏差和RMSE，其中新方法是将所有格网点的平均偏差和RMSE取均值。由表1可以看出，新方法得到的SMR水汽数据的平均偏差比传统方法略大，主要是由于大气水汽的空间非均匀分布所致；而新方法得到的SMR水汽数据的RMSE比传统方法小，主要是由于新方法实现了SMR格网点水汽数据的精准检校，其精度指标更为可靠；传统方法和新方法得到的SMR水汽数据的平均偏差和RMSE，均随着距离的增加而变大，说明两种方法均具有一定的适用范围，而新方法在200km范围内的适用性更好。
表1 两种方法得到的SMR水汽数据的误差统计（mm）
Figure DEST_PATH_IMAGE111
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，其特征在于，包括：
S1、数据准备，提取GNSS站点周边4°×4°区域的SMR格网点水汽数据
Figure 377091DEST_PATH_IMAGE001
和ERA5格网数据；
S2、站点GNSS PWV计算，利用GNSS观测数据计算站点上空对流层湿延迟，通过GNSS站点周围4个ERA5格网点的地表温度进行双线性内插得到站点处的地表温度，计算出水汽转换因子
Figure 225092DEST_PATH_IMAGE002
，将湿延迟转换得到站点处的GNSS PWV，并进行高程改正得到海平面高度的参考水汽
Figure 120236DEST_PATH_IMAGE003
；
S3、水汽空间改正值的计算；
S4、SMR格网点处水汽参考值的计算；
S5. 将SMR格网点水汽数据
Figure 526816DEST_PATH_IMAGE004
与
Figure 445093DEST_PATH_IMAGE005
求差，进行误差统计和精度分析。
2.如权利要求1所述的一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，其特征在于，所述双线性内插的算法如下：
Figure 346053DEST_PATH_IMAGE006
；
Figure 49698DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 377911DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure 783485DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 737403DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 279243DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 247199DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 421959DEST_PATH_IMAGE013
为取整符号；
Figure 930301DEST_PATH_IMAGE014
为待求点的纬度，
Figure 326647DEST_PATH_IMAGE015
为待求点的经度，
Figure 511510DEST_PATH_IMAGE016
为西北角网格点纬度，
Figure 626096DEST_PATH_IMAGE017
为西北角网格点经度，单位为度；
Figure 141391DEST_PATH_IMAGE018
为网格点的行数，
Figure 205293DEST_PATH_IMAGE019
为网格点的列数；
Figure 515052DEST_PATH_IMAGE020
代表第x行y列网格点的值；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 913672DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 498237DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 384023DEST_PATH_IMAGE024
为待求站点所在网格单元四个网格点的坐标；
Figure 192579DEST_PATH_IMAGE025
为待求格网点的值，
Figure 32490DEST_PATH_IMAGE026
表示待求站点所在网格单元四个网格点的值。
3.如权利要求2所述的一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，其特征在于，所述湿延迟转换包括：
对流层湿延迟转换为水汽的计算公式如下：
Figure 420746DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 911770DEST_PATH_IMAGE028
，
其中，PWV表示水汽值，ZWD是站点上空对流层湿延迟，
Figure 828910DEST_PATH_IMAGE029
为液态水的密度，
Figure 389074DEST_PATH_IMAGE030
为水蒸气比气体常数，取值
Figure 581021DEST_PATH_IMAGE031
；
Figure 926551DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 296484DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 94676DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 90313DEST_PATH_IMAGE035
均为大气折射常数；
Figure 759192DEST_PATH_IMAGE036
，其中
Figure 532982DEST_PATH_IMAGE037
为地面温度。
4.如权利要求3所述的一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，其特征在于，所述高程改正包括：
水汽高程改正的公式如下：
Figure 84049DEST_PATH_IMAGE038
，其中，
Figure 352219DEST_PATH_IMAGE039
为改正后的水汽高程，
Figure 423075DEST_PATH_IMAGE040
为GNSS站点的高度，
Figure 384077DEST_PATH_IMAGE041
为要改正到的高度，
Figure 625703DEST_PATH_IMAGE042
为经验衰减系数，取值为2000，
Figure 743569DEST_PATH_IMAGE041
取值为0，即改正到站点平均海平面处的高度。
5.如权利要求4所述的一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，其特征在于，S3包括：将区域内网格点水汽进行高程改正得到
Figure 387040DEST_PATH_IMAGE043
，利用GNSS站点周围4个网格点的
Figure 253365DEST_PATH_IMAGE044
进行双线性内插计算，得到
Figure 779024DEST_PATH_IMAGE045
，利用各格网点和站点海平面高度的大气可降水量，计算各格网点
Figure 388997DEST_PATH_IMAGE046
相对于GNSS站点的水汽空间改正值
Figure 434445DEST_PATH_IMAGE047
：
Figure 737250DEST_PATH_IMAGE048
，式中，
Figure 484626DEST_PATH_IMAGE043
为网格点海平面高度的水汽值，其中
Figure 367132DEST_PATH_IMAGE046
为格网点序号，
Figure 765621DEST_PATH_IMAGE045
表示站点海平面高度的水汽值。
6.如权利要求5所述的一种扫描微波辐射计水汽数据的GNSS校正方法，其特征在于，S4包括：利用各格网点的水汽空间改正值，将站点的
Figure 239328DEST_PATH_IMAGE049
改正到各格网点，得到格网点处水汽参考值
Figure 474000DEST_PATH_IMAGE050
：
Figure 176508DEST_PATH_IMAGE051
。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4873481A (en) * 1988-02-16 1989-10-10 Radiometrics Corporation Microwave radiometer and methods for sensing atmospheric moisture and temperature
US20030235234A1 (en) * 2002-06-25 2003-12-25 Toshihiro Sezai Method for calibrating a total-power microwave radiometer for a satellite
CN103885046A (zh) * 2012-12-20 2014-06-25 河南省电力勘测设计院 基于GPS的InSAR大气延迟改正方法
CN111753408A (zh) * 2020-06-09 2020-10-09 南京信息工程大学 一种顾及天气的gnss大气加权平均温度计算方法
CN112083453A (zh) * 2020-09-15 2020-12-15 中南大学 一种涉及水汽时空参数的对流层层析方法
WO2021146775A1 (en) * 2020-01-23 2021-07-29 Ied Foundation Pty Ltd Systems and methods for processing gnss data streams for determination of hardware and atmosphere-delays
CN114037023A (zh) * 2021-12-20 2022-02-11 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
CN114509177A (zh) * 2022-01-07 2022-05-17 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种多模拟参考源的仪器在轨性能评估方法
CN114624790A (zh) * 2021-07-15 2022-06-14 自然资源部第一海洋研究所 基于三维气象模型的湿延迟高度改正方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4873481A (en) * 1988-02-16 1989-10-10 Radiometrics Corporation Microwave radiometer and methods for sensing atmospheric moisture and temperature
US20030235234A1 (en) * 2002-06-25 2003-12-25 Toshihiro Sezai Method for calibrating a total-power microwave radiometer for a satellite
CN103885046A (zh) * 2012-12-20 2014-06-25 河南省电力勘测设计院 基于GPS的InSAR大气延迟改正方法
WO2021146775A1 (en) * 2020-01-23 2021-07-29 Ied Foundation Pty Ltd Systems and methods for processing gnss data streams for determination of hardware and atmosphere-delays
CN111753408A (zh) * 2020-06-09 2020-10-09 南京信息工程大学 一种顾及天气的gnss大气加权平均温度计算方法
CN112083453A (zh) * 2020-09-15 2020-12-15 中南大学 一种涉及水汽时空参数的对流层层析方法
CN114624790A (zh) * 2021-07-15 2022-06-14 自然资源部第一海洋研究所 基于三维气象模型的湿延迟高度改正方法
CN114037023A (zh) * 2021-12-20 2022-02-11 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
CN114509177A (zh) * 2022-01-07 2022-05-17 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种多模拟参考源的仪器在轨性能评估方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DANTONG ZHU ET AL.: "Evaluation and Calibration of MODIS Near-Infrared Precipitable Water Vapor over China Using GNSS Observations and ERA-5 Reanalysis Dataset", 《REMOTE SENSING》 *
YANGZHAO GONG ET AL.: "Evaluating the Accuracy of Satellite-Based Microwave Radiometer PWV Products Using Shipborne GNSS Observations Across the Pacific Ocean", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 *
史航等: "基于沿海业务观测的BDS大气可降水量反演", 《测绘工程》 *
姚宜斌等: "GNSS对流层水汽监测研究进展与展望", 《测绘学报》 *
张永林等: "基于再分析资料ERA5的对流层延迟估计方法及精度评估", 《大地测量与地球动力学》 *
赵庆志等: "利用ECMWF改善射线利用率的三维水汽层析算法", 《测绘学报》 *

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