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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明公开了一种改进的对流层水汽含量高程归化方法及系统，在利用多年全球ERA5再分析资料构建全球对流层水汽高程归化格网模型时，充分考虑了对流层水汽在垂直方向上时间及空间的变化，用户仅需要提供目标点的经纬度、起始高、起始PWV值、目标高和年积日信息，就可以使用全球对流层水汽高程归化格网模型计算目标点处的模型系数，然后利用模型系数将起始点高度处的水汽归化到目标高度处。本发明通过改进水汽在垂直方向上的插值方法以提高不同水汽产品之间的一致性，实现高精度水汽空间插值，对GNSS、InSAR、VLBI等空间技术的大气观测校正具有较强的实用价值。

主权项：1.一种改进的对流层水汽含量高程归化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立全球对流层水汽高程归化格网模型；步骤1.1，获取全球ERA5地表及分层气象数据，并对其进行格网划分；步骤1.2，利用ERA5地表及分层气象数据积分计算每一格网点地表以上每一气压层的PWV值；对ERA5地表及分层气象数据进行积分，计算格网点地表以上每一气压层的PWV值，具体计算公式如下： 式中，g为重力加速度，Pi+1和Pi分别为上层和下层的气压，q表示比湿；地表比湿的计算方式如下： 式中，qs表示地表比湿，Ps表示地表气压，es表示饱和水汽压，Td表示露点温度；将获得的地表比湿、气压和地表以上分层气象数据中每一层的比湿、气压代入公式1中，求得格网点地表以上每一气压层上的PWV值；步骤1.3，基于分段指数函数表达式表征PWV在垂直方向上的变化，通过最小二乘法求取每个格网点上不同高度段的PWV递减系数；步骤1.4，利用三角函数对步骤1.3得到的全球每个格网点上PWV递减系数的时间序列进行拟合，得到全球对流层水汽高程归化模型系数；对PWV递减系数β1和β2的时间序列以三角函数形式进行拟合，得到对流层水汽高程归化模型如下： 式中，DOY表示年积日，π表示圆周率，表示βi的年均值，和分别表示βi的年周期和半年周期对流层水汽高程归化模型系数；步骤1.5，以格网方式对全球对流层水汽高程归化模型系数进行存储，得到全球水汽高程归化格网模型；步骤2，根据用户提供的目标点经纬度查找最近的四个格网点，获取四个格网点上的全球对流层水汽高程归化模型系数；步骤3，利用步骤2获取的格网点处的模型系数和用户提供的年积日，计算四个格网点的PWV递减系数；步骤4，根据双线性插值法将四个格网点上的PWV递减系数水平插值到用户提供的目标点位置处；步骤5，根据用户提供的起始高、目标高及起始PWV信息，利用步骤4得到的目标点位置处PWV递减系数，将起始高度上的PWV值归化到目标高度处。

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