基于多源数据的高时空分辨率全球对流层延迟精化模型的构建及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41574028
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0402.卫星大地测量学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The troposphere which contains majority of water vapor content and the 75% quantity of the atmosphere is the lowest layer of the atmosphere. It is well known that there is deep connection between troposphere variation and the weather phenomena and the troposphere delay is the main error resource for GNSS signals processing. This project aims to build two kinds of tropospheric delay models with physical and mathematical solutions respectively under the same external conditions, then the accuracy assessment of the two solutions can be implemented by evaluating the accuracy of the two kinds of models. Furthermore, the GNSS data, combined with GGOS atmosphere data and ECMWF data, are used to establish the refined global or regional troposphere model. The solution for the model application in precise point positioning, wide area augmentation system, and also the coming Beidou-based wide area augmentation system in is studied comprehensively and presented in detail in this project. For deep application study, the GNSS data from continuously operating references system of different and typical provinces and cities of China are processed to monitor the water vapor variation in the troposphere. The changing pattern of water vapor (wet delay) are studied along with the generation, evolution and dying of the severe convection weather. Based on this, the correlation between the weather process and the water vapor variation are explored, and the new idea for severe convection weather forewarn are expected to be given out.
对流层是地球大气层最靠近地面的一层,蕴含了整个大气层约75%的质量,并包含了几乎所有的水汽。对流层的状态与天气现象密切相关,同时也会对导航卫星系统的信号产生延迟误差。本项目在研究对流层延迟建模思想的基础上,构建外部条件一致的基于不同建模方法的对流层延迟模型,进而将对流层延迟建模方法的评估等价转化为模型的评估。基于新的对流层延迟建模思想,融合GGOS Atmosphere、ECMWF和GNSS等多源数据构建一个全球适用局域增强的对流层延迟精化模型,并全面测试新模型在GNSS导航定位中的应用效果,提供将该模型应用于广域增强系统和精密单点定位的完整解决方案,为我国即将建成的北斗广域增强系统做好相关准备工作。同时,利用典型区域的密集CORS网监测对流层的水汽信息,研究强对流天气产生、演变和消亡过程中水汽(湿延迟)的时变模式,探索二者之间的耦合响应关系,进而为强对流天气的预警探索新的思路。

结项摘要

对流层是地球大气层中最靠近地面的一层,由不均匀的中性大气组成,蕴含了整个大气层约 75%的质量以及几乎所有的水蒸气。当无线电信号穿越对流层时会产生非色散性折射,进而导致信号传播路径的弯曲和时延,这一效应一方面为超短波、微波的超视距通信创造了天然条件,另一方面也会对卫星通信、卫星遥感、卫星导航定位、授时等产生不利影响。深入了解对流层的折射效应对无线电信号的影响对于提高通信、遥感、导航、定位和授时的质量有着重要的科学意义。.目前已有多种对流层经验模型,但模型在函数形式、建模数据的精度与时空分辨率、模型的全球表达形式等方面均有一定的缺陷。如目前广泛应用的 GPT2 系列模型的函数形式仍只包含了年周期和半年周期项,无法表达对流层延迟的日变化特性。因此,本项目在研究对流层延迟建模思想的基础上,构建外部条件一致的基于不同建模方法的对流层延迟模型,进而将对流层延迟建模方法的评估等价转化为模型的评估。基于新的对流层延迟建模思想,融合GGOS Atmosphere、ECMWF和GNSS等多源数据构建一个全球适用局域增强的对流层延迟精化模型,并全面测试新模型在GNSS导航定位中的应用效果,提供将该模型应用于广域增强系统和精密单点定位的完整解决方案,为我国即将建成的北斗广域增强系统做好相关准备工作。同时,利用典型区域的密集CORS网监测对流层的水汽信息,研究强对流天气产生、演变和消亡过程中水汽(湿延迟)的时变模式,探索二者之间的耦合响应关系,进而为强对流天气的预警探索新的思路。.在上述理论模型的基础上,进行了高时空分辨率全球对流层延迟精化模型的构建及其应用研究,建立了全球高精度高时空分辨率全球对流层精化模型,该模型可直接用于GNSS测站上大气可降水量信息的计算,进一步应用到强对流天气的监测和预警中。此外,该模型也可用到GNSS导航和定位中,进一步提高GNSS定位的效率。

项目成果

期刊论文数量(43)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Comparisons between the WRF data assimilation and the GNSS tomography technique in retrieving 3-D wet refractivity fields in Hong Kong
WRF数据同化与GNSS断层扫描技术反演香港3D湿折射场的比较
  • DOI:
    10.5194/angeo-37-25-2019
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Annales Geophysicae
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Xiong Zhaohui;Zhang Bao;Yao Yibin
  • 通讯作者:
    Yao Yibin
基于决策树对有无降水进行预测
  • DOI:
    10.14188/j.2095-6045.2015261
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘地理信息
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张佳华;姚宜斌;曹娜
  • 通讯作者:
    曹娜
2015年尼泊尔地震的震前电离层异常探测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚宜斌;翟长治;孔建;刘磊
  • 通讯作者:
    刘磊
Maximally Using GPS Observation for Water Vapor Tomography
最大限度地利用GPS观测进行水蒸气层析成像
  • DOI:
    10.1109/tgrs.2016.2597241
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Transactions ON Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Yao Yibin;Zhao Qingzhi;Yao Y
  • 通讯作者:
    Yao Y
Establishment of a Real-Time Local Tropospheric Fusion Model
实时局地对流层融合模型的建立
  • DOI:
    10.3390/rs11111321
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Yibin Yao;Xingyu Xu;Chaoqian Xu;Wenjie Peng;Yangyang Wan
  • 通讯作者:
    Yangyang Wan

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  • 通讯作者:
    姚宜斌
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    --
  • 发表时间:
    --
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  • 作者:
    谢鸣宇;姚宜斌
  • 通讯作者:
    姚宜斌
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    --
  • 发表时间:
    --
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  • 作者:
    易文婷;姚宜斌;宋伟伟
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚宜斌;岳顺强;陈鹏
  • 通讯作者:
    陈鹏

其他文献

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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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