项目名称: 提高GNSS掩星低层大气参数反演精度的NMAR算法研究

项目编号: No.41504035

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 李莹

作者单位: 中国科学院测量与地球物理研究所

项目金额: 22万元

中文摘要: GNSS无线电掩星探测技术是一种重要的地球大气探测手段。然而由于水汽模糊度的问题,掩星技术提供的低层大气参数反演的准确度较低,严重影响了掩星技术在大气与气象学等方面的研究与应用效能。为此,本项目提出一种能显著提高GNSS掩星低层大气参数反演精度的NMAR算法。该方法克服了传统方法粗略估算观测量和背景量误差信息的方法,在顾及误差与经纬度、高度和时间的相关性的前提下,通过统计和数学建模的方法准确的计算反演所需变量的误差信息,并用于掩星参数的反演,从而显著提高低层大气参数的计算效果。本项目的研究成果不仅可望改善低层大气参数反演的质量、提升大气掩星技术应用于气候监测和数值天气预报等方面的效能,也将提升我国自主建设的低轨地球卫星星座掩星反演研究与应用的能力与水平。

中文关键词: 全球卫星导航系统;地基/空基GNSS大气探测;精度和可靠性;水汽;误差改正

英文摘要: GNSS Radio Occultation (RO) technique is an important atmospheric sounding technique for the Earth's atmosphere. However, due to the effects of water vapour ambiguity, the RO technique cannot provide accurate atmospheric information at low atmosphere. Therefore, the applications of the RO technique in atmospheric study are limited. This project proposes a new NMAR algorithm to improve the accuracy of GNSS retrievals at low atmosphere. The new algorithm uses statistical calculation and mathematical modeling methods to calculate error information of background and observed variables, accounting for their variations with latitude, longitude, altitude and time. The new algorithm overcomes the weaknesses of current algorithms that only use rough estimations of error information. The newly estimated error information are then used in RO retrieval in low atmosphere to improve the retrieved accuracy. It is expected that the outcome from this project will not only improve the quality of the RO retrievals in low atmosphere, but will also improve the ability of the RO technique in its use in climate monitoring and numerical weather prediction. It is also expected that the new algorithm can help to improve the capability of the RO technique of our country.

英文关键词: GNSS;ground-based/spaced-based atmospheric sounding;accuracy and reliability;water vapour;error correction

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知会员服务
25+阅读 · 2021年11月29日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年8月22日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年7月5日
专知会员服务
114+阅读 · 2021年1月11日
浅谈点击信号对搜索的影响
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2022年1月18日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
8+阅读 · 2021年3月23日
自动驾驶高精度定位如何在复杂环境进行
智能交通技术
18+阅读 · 2019年9月27日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
从点到线:逻辑回归到条件随机场
夕小瑶的卖萌屋
15+阅读 · 2017年7月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
The Importance of Credo in Multiagent Learning
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
13+阅读 · 2020年4月12日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关VIP内容
【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知会员服务
25+阅读 · 2021年11月29日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年8月22日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年7月5日
专知会员服务
114+阅读 · 2021年1月11日
相关资讯
浅谈点击信号对搜索的影响
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2022年1月18日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
8+阅读 · 2021年3月23日
自动驾驶高精度定位如何在复杂环境进行
智能交通技术
18+阅读 · 2019年9月27日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
从点到线:逻辑回归到条件随机场
夕小瑶的卖萌屋
15+阅读 · 2017年7月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员