利用非差法(准)实时估计GNSS天顶对流层延迟

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41504030
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0402.卫星大地测量学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

GNSS zenith tropospheric delay (ZTD) contains rich information of atmospheric water vapor content. The assimilation of ZTDs into numerical weather prediction models can greatly improve forecasting accuracy. However, the application of ZTDs in weather nowcasting is restricted due to the current estimation method is difficult to achieve ZTD (near) real-time and high precision estimating because of low efficiency parameters computation, predicted orbit errors, imperfect stochastic model of multi-GNSS combined and other factors. In this respect, the project intends to conduct in-depth theoretical and experimental research on this scientific issue about (near) real-time estimating GNSS ZTD using undifferenced modeling. Key issues for this project are as follows: (1) Least square collocation of parameters elimination and square root information filtering is promoted to improve computation efficiency. (2) The method of relaxing orbital parameters and data detection is used to compensate predicted orbit errors. (3) Robust Helmert variance component estimation is promoted to improve stochastic model of multi-GNSS combined. The project attempts to explore optimization methods of ZTD (near) real-time estimating. The research results can provide (near) real-time and high precision ZTDs for numerical weather prediction model assimilation, to improve the capability for severe weather instant monitoring and forecasting, which has important scientific value and social value.
GNSS天顶对流层延迟(ZTD)蕴含丰富的大气水汽含量信息,将其估计值同化到数值天气预报模式中,可以极大提高预报准确度。然而,由于受到低效参数解算、预报轨道粗差以及Multi-GNSS融合随机模型欠完善等因素影响,目前的ZTD估计方法难以实现对其(准)实时和高精度估计,从而制约了ZTD在即时天气预报中的应用。为此,针对利用非差法(准)实时估计GNSS ZTD这一科学问题开展深入的理论和实验研究,并重点研究:(1)最小二乘配置消参法和平方根信息滤波,以提高ZTD参数解算效率;(2)松弛轨道参数法和数据探测法,以补偿轨道粗差;(3)抗差Helmert方差分量估计,以改善Multi-GNSS融合随机模型。项目研究试图优化ZTD(准)实时估计方法。研究成果可为数值天气预报模式同化提供(准)实时和高精度的ZTD估值,以提高灾害性天气即时监测和预报能力,具有重要的科学价值和社会价值。

结项摘要

GNSS天顶对流层延迟(ZTD)蕴含丰富的大气水汽含量信息,将其估计值同化到数值天气预报模式中,可以极大提高预报准确度。然而,由于受到低效参数解算、预报轨道粗差以及Multi-GNSS融合随机模型欠完善等因素影响,目前的ZTD估计方法难以实现对其(准)实时和高精度估计,从而制约了ZTD在即时天气预报中的应用。为此,优化了利用非差法估计GNSS ZTD相关算法。在非差PPP法中,提出了一套适用于PPP的实时质量控制方法,能有效探测并修复钟跳,探测周跳和剔除粗差;利用验后残差建立了等价权函数合理确定观测值随机模型,消除数据预处理后残余粗差或周跳的影响;利用平方根信息滤波单测站数据处理时间为5.2 s,GPS ZTD估计精度为7.5 mm。在非差网解法中,利用最小二乘配置消参法提高了数据处理效率;采用松弛轨道补偿预报轨道粗差显著提高了ZTD估计精度。研究成果可为数值天气预报模式同化提供(准)实时和高精度的ZTD估值,以提高灾害性天气即时监测和预报能力,具有重要的科学价值和社会价值。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
BDS/GPS组合天顶对流层延迟估计的精度分析
  • DOI:
    10.16547/j.cnki.10-1096.20170311
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    导航定位学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐龙江;徐爱功;徐宗秋;李磊
  • 通讯作者:
    李磊
BDS不同轨道卫星精密单点定位性能分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    齐光松;祝会忠;徐宗秋
  • 通讯作者:
    徐宗秋
一种改进的高铁无砟轨道检测方法
  • DOI:
    10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.11.011
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑涛;全金谊;徐辛超
  • 通讯作者:
    徐辛超
利用PPP模糊度固定技术估计天顶对流层延迟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国矿业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐宗秋;韩澎涛;徐爱功;唐龙江;李磊;齐光松
  • 通讯作者:
    齐光松
BDS网络RTK参考站三频整周模糊度解算方法
  • DOI:
    10.11947/j.agcs.2017.20160179
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高猛;徐爱功;祝会忠;葛茂荣;杨秋实
  • 通讯作者:
    杨秋实

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其他文献

基于稳健总体最小二乘的GPS水准拟合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    导航定位学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵全哲;徐爱功;徐宗秋
  • 通讯作者:
    徐宗秋
长距离网络RTK基准站间整周模糊度的快速解算算法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    测绘科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐爱功;祝会忠;徐宗秋;徐辛超
  • 通讯作者:
    徐辛超
非差观测模型的北斗系统实时动态定位算法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    测绘科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    高猛;徐爱功;祝会忠;徐宗秋;甄莹
  • 通讯作者:
    甄莹
改进SFS的月面撞击坑三维恢复算法研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    测绘科学
  • 影响因子:
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  • 作者:
    徐辛超;徐爱功;刘少创;徐宗秋
  • 通讯作者:
    徐宗秋
基于球谐函数模型的欧洲区域电离层模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张明泽;徐爱功;祝会忠;徐宗秋;唐龙江
  • 通讯作者:
    唐龙江

其他文献

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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