FY-4A GIIRS数据与ERA5再分析资料融合的中国区域大气加权平均温度模型

• Published in: 测绘学报 Vol. 52; no. 6; pp. 904 - 916
• Main Authors: 王新志, 陈发源
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 南京信息工程大学无锡研究院,江苏无锡 214100 2023; 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏 南京 210044; 南京信息工程大学大气与环境实验教学中心,江苏 南京 210044%南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏 南京 210044
• Subjects: ERA5; atmospheric weighted mean temperature; 大气加权平均温度; GPT3; FY-4A GIIRS
• ISSN: 1001-1595
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2023.20210717

P228; 大气加权平均温度(Tm)的精度直接影响全球导航卫星系统(GNSS)水汽反演的结果.针对现有Tm模型的参数、建模数据源有待优化及模型构建时仅依赖于单个探空站点或单一格网点数据等问题,本文提出融合 FY-4A GIIRS数据与 ERA5 再分析资料,在此基础上引入滑动窗口算法对融合数据进行处理同时顾及经度、纬度和高程因子构建空间分辨率为0.5°×0.5°的Tm经验模型(FY-ETm模型).采用偏差(Bias)和均方根误差(RMS)作为精度评定指标,联合未参与建模的 2020 年探空数据、ERA5 再分析资料及天顶对流层延迟产品,对FY-ETm模型及其反演的大气可降水量进行精度评定.结果表明:以探空数据为参考值,FY-ETm模型的年均 Bias、RMS 分别为-0.02、5.79 K,相比较于 Bevis 和 GPT3模型分别提高了 3.62(Bias)、0.8(RMS)和 2.54(Bias)、0.63 K(RMS);以 ERA5 再分析资料为参考值,FY-ETm模型的年均 Bias、RMS 分别为 0.01、3.32 K,相比较于 Bevis 和 GPT3 模型分别提高了0.97(Bias)、0.13(RMS)和 2.94(Bias)、1.71 K(RMS),同精度优异的GPT3 模型相比,FY-ETm模型在中国西部和北部地区也表现出了明显的精度改善;以 GNSS 站点得到的 PWV 为参考值,FY-ETm模型反演的PWV与GNSS站得到的 PWV值精度相当,Bias变化范围为-0.5～0.5 mm.FY-ETm模型准确度高稳定性良好,只需输入位置和时间信息就能获取目标点的Tm,能够在 GNSS 水汽反演中发挥重要的作用.