大气再分析资料提供的大气可降水量(PWV)产品在天气变化和气候研究中扮演着极为重要的角色。新疆地区存在地形起伏大、 气候复杂和实测高分辨率PWV 产品缺乏等特点, 大气再分析资料提供的PWV 产品可作为有力补充。以新疆地区2018 年11 个GNSS 站数据反演得到的PWV(GNSS-PWV)信息作为参考值, 评估ERA5 和MERRA-2 提供PWV 产品在新疆地区的精度, 并分析两种再分析资料PWV 的偏差(Bias)和均方根差(RMSE)的时空变化特性及其日变化。结果表明: 以GNSS-PWV 为参考值, ERA5 和MERRA-2 在新疆地区的PWV 年均Bias 分别为-0. 97 和-1. 20 mm, 年均RMSE 分别为1. 81 和2. 11 mm, 两种再分析资料PWV 均具有较高精度, 其中ERA5 PWV 精度略高于MERRA-2 PWV; 两种再分析资料的PWV 精度都有明显的季节性变化, 总体表现为夏季精度低, 冬季精度高; 在PWV 日变化分布上, 两种再分析资料与GNSS-PWV 展现出较高的一致性, 能较好地反映新疆地区PWV 的日变化特性。

基于1982—2015 年GIMMS NDVI 3g 数据, 运用趋势分析、 Mann-Kendall 检验及R/ S 分析方法, 探究了西南岩溶区植被覆盖的时空变化及未来趋势, 以期为该区生态的治理提供决策依据。结果表明: (1)时间上, 1982—2015 年西南岩溶区年际及季节NDVImean 整体呈波动上升趋势, 季节变化差异显著。(2)空间上, 植被覆盖总体较好; NDVImean 季节分布差异明显, NDVImean >0. 8 的区域随季节变化, 呈现出鄂西山地往云南临沧一带转移趋势。(3)年尺度上, 从趋势分析来看, 占80. 31%的区域NDVImax 呈增加趋势, 集中分布在云贵高原附近; NDVImax 随季节变化差异明显, 植被覆盖退化区表现出沿横断山脉—四川盆地、 贵州—湖南及广东—云贵高原的轨迹变化。(4)未来植被覆盖均呈持续性增加或减少变化, 年际、 季节尺度植被覆盖呈持续改善的区域均大于73. 30%。

针对对流层延迟误差改正模型在不同区域的影响各不相同, 为分析常用的GPT2w 和UNB3m 模型在桂林地区暴雨天气下的适用性, 以暴雨频发的2017 年6—7 月为研究时段, 基于桂林地区该时间段内8个CORS 基准站解算的对流层天顶总延迟(ZTD)产品为参考值, 对模型在桂林地区暴雨天气下的适用性进行分析。 结果表明: 在暴雨天气下, GPT2w-1 和GPT2w-5 模型的平均偏差BIAS 分别为-2. 94 和-4. 37 cm,RMS 分别为3. 77 和4. 86 cm, 而UNB3m 表现出较大的平均偏差( -11. 26 cm)和RMS(11. 37 cm); 相比暴雨天气, GPT2w-1、 GPT2w-5 和UNB3m 模型在晴朗天气下的精度(RMS 值)分别提高了1. 18、 2. 52 和3. 95cm。综合分析发现, 常用GNSS 对流层延迟模型在晴朗天气下的精度及稳定性普遍要优于暴雨天气, 同时在桂林地区暴雨天气下GPT2w 模型的精度及稳定性都优于UNB3m 模型。因此, 在桂林地区暴雨天气下GPT2w 相较于UNB3m 模型具有更好的适用性。

为了探究GPS 卫星频段、高度角范围、海平面风速和潮位差等因素对GPS-MR 海平面高度反演的影响, 利用美国大陆板块边界观测计划(PBO)的GPS 观测数据进行实验, 并与美国海洋和大气局(NOAA)提供的验潮站数据进行验证。结果表明, 对于该GPS 测站, 选择5° ~15°的高度角区间、信噪比较高的L1频段时反演精度最优, 均方误差为0. 14 m, 相关系数为0. 96; 合适的高度角区间(5°~10°)能有效增加反演个数, 且该方法受风速和潮位差影响较小。因而, GPS-MR 海平面高度反演方法可以作为海平面高度监测的有效补充。

干旱导致生态系统和社会经济受损, 揭示干旱的时空格局对抗旱防灾、维持生态系统健康等具有重要意义。基于1902—2018 年标准化降水蒸散指数(SPEI)数据集, 运用Mann-Kendall 突变检验、趋势分析法和经验正交函数(EOF)分解等方法研究了西南喀斯特核心分布区干旱的时空演变规律。结果表明: 时间变化上, 年际和季节尺度SPEI 均呈不显著下降趋势, 无显著突变点; 空间趋势上, 年际和季节SPEI 以下降趋势为主, 云贵高原和广西西北部地区干旱化趋势显著; 年际和季节尺度上EOF 分解得到的前3 个特征向量累积方差贡献率达到75%以上, 主要空间模态表现为全区一致分布、东西反向分布和南北反向分布特征,其对应的时间系数在年际和季节尺度上变化趋势具有差异性。综上所述, 基于SPEI 揭示了西南喀斯特核心分布区干旱的时空变化特征, 明确了干旱的空间分布格局, 研究结果可为该区干旱预警及生态系统安全提供科学依据。

摘　要: 获取高时空分辨率的对流层关键参量对气候灾害研究、 气象监测、 GNSS 导航等领域具有重要意义。通过对MERRA-2 再分析资料的空间插值模型进行精化研究, 可为高时空分辨率的对流层关键参量经验模型构建提供重要思路。通过引入残差函数对顾及垂直递减率的空间插值模型进行精化, 构建了RECTm-H 模型, 以中国区域89 个探空站实测大气加权平均温度Tm 和温度T 作为参考值, 对模型进行插值精度评估。结果表明, Tm 和T 年均RMS 分别为1. 71 和2. 25 K, 说明引入残差函数可以有效提升空间插值模型精度, 降低模型区域间精度差异。

基于活力-组织力-恢复力(VOR)模型构建广西生态系统健康评价体系, 对 2006—2019 年间的生态系统健康进行评价与分析。结果表明: 近14 年间研究区生态系统健康状况总体呈先下降后上升趋势, 生态状况为健康的区域消失殆尽, 但生态系统健康状况良好的地区环境有明显向好趋势, 所占面积比年均上升0. 7%, 而生态系统健康状况一般的区域面积占比呈轻微下降趋势, 年均下降 0. 39%。 空间分布上表现为研究区生态系统健康状况总体呈现北部生态系统健康状况要优于南部地区。研究区生态系统健康状况由最开始较大程度下降后小幅度上升,生态系统健康状况向良好趋势发展, 但环境问题仍应引起足够重视。

基于2014—2019 年冬季京津冀地区101 个空气质量监测站的小时PM _{2. 5} 质量浓度数据, 探讨了冬季京津冀地区PM _{2. 5} 浓度的时空分布特征。利用MATLAB 编程提取监测站点小时PM _{2. 5} 浓度数据并合成月、季均值数据, 分析PM _{2. 5} 浓度小时、月、季节尺度的时间变化特征。对比两种插值方法, 选用普通克里金插值法对区内PM _{2. 5} 浓度进行插值, 分析各尺度PM _{2. 5} 浓度空间分布特征, 借助全局莫兰指数和LISA 图分析PM _{2. 5} 浓度的空间自相关性。研究结果表明: 2014 年冬季比2019 年冬季的PM _{2. 5} 浓度下降了28. 4 μg/ m³, 除2018 年外, 小时浓度均呈现“双峰双谷型”分布; PM _{2. 5} 浓度在29. 1~193. 3 μg/ m³ 波动, 均值为92. 1 μg/ m³,总体呈现出 “北部山区低,南部平原高”的空间分布格局;冬季PM _{2. 5} 浓度具有显著的空间聚集性。全局莫兰指数在0. 29~0. 66,呈现全局正相关,南部呈现 “高—高”聚集模式,北部呈现“低—低”聚集模式。

为了提高目前传统Klobuchar 模型电离层延迟改正精度仅有50%~60%的修正率的现状, 提出一种基于ARIMA 误差修正预测的精化方法。 采用IGS 中心提供的电离层观测数据, 利用双频改正模型解算的电离层VTEC 值作为参考值, 使用ARIMA 模型对每个历元前8 天Klobuchar 模型和参考值之间的偏差值进行2 天的短期预测, 对Klobuchar 模型加以偏差预测改正数进行改进。 采用算例将参考值检验改进的A-Klobuchar模型的预报精度与Klobuchar 模型的预报精度进行对比, 结果表明: 改进后的A-Klobuchar 模型的精度明显高于Klobuchar 模型, 其总体预报精度达到了77. 17%, 能更显著地反映出电离层的周日变化特性。

针对 ＧＮＳＳ数据解算流程和 ＧＰＳ／ＢＤＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ多系统网络 ＲＴＫ定位算法，利用 Ｃ＃、Ｃ＋＋编程 开发 ＧＮＳＳ超快速网络 ＲＴＫ解算软件，该软件可在短时间内快速解算用户三维坐标。以地形复杂、主要为 山区的广西河池为实验对象，选取广西 ８个 ＣＯＲＳ站作为基准站参与计算，采用超快速解算软件解算 ６个 流动站 ３天不同观测时长的实测数据，并与 ＴＢＣ＋ＣＯＳＡ＿ＧＰＳ软件作对比分析，结果表明：在流动站观测 时长为 ３０ｍｉｎ以内，超快速软件比 ＴＢＣ＋ＣＯＳＡ＿ＧＰＳ软件解算的坐标值与真值符合较好；当流动站观测时 长达到 ４５ｍｉｎ后，超快速软件的解算精度在平面上优于 ±３ｃｍ，高程上优于 ±５ｃｍ，但 ＴＢＣ＋ＣＯＳＡ＿ＧＰＳ软件在各观测时长的解算精度较为稳定。

针对电离层总电子含量（ＴＥＣ）非线性、非平稳性的特性，提出基于 ＢＰ神经网络和差分自回归移动 平均模型（ＡＲＩＭＡ）的最优非负变权组合预报模型，并将其应用于 ＴＥＣ预报。利用 ＩＧＳ中心提供的不同经纬 度的电离层平静期、活跃期 ＴＥＣ数据，分别采用 ＢＰ神经网络模型、ＡＲＩＭＡ模型和变权组合模型对 ＴＥＣ进 行 ５ｄ预报。实验结果表明：在电离层平静期和活跃期变权组合模型预报 ５ｄ的平均相对精度分别为 ９４.７％ 和 ８８.９％，其中预报残差小于 ３ＴＥＣｕ的分别达到 ８９.３％和 ７８.５％，较单一模型的预报精度有明显提高。

基于 ２０００—２０１４年的 ＭＯＤ１６遥感数据集，分析了珠江流域 １５年间蒸散量（ＥＴ）的年际、年内变化 过程及空间格局，结合 Ｔｈｅｉｌ- Ｓｅｎ中值趋势分析法及 Ｍａｎｎ- Ｋｅｎｄａｌｌ检验法，对流域内 ＥＴ的变化趋势进行分 析，并探讨了不同地表类型 ＥＴ的差异性变化特征。研究表明：流域内 ＥＴ年际波动较大，在 ９４１.０～ １００２.９ｍｍ／ａ。ＥＴ的年内分布呈现单峰型分布，并有较明显的季节差异；多年平均 ＥＴ整体呈现东高西 低、南高北低的空间分布格局，四季平均 ＥＴ差异较显著，表现为夏季 ＞秋季 ＞春季 ＞冬季；年际 ＥＴ＿Ｓｅｎ 的趋势度介于 －５７.３～４４.２，ＥＴ整体处于轻微增加状态。不同土利用类型的年均 ＥＴ大小为林地 ＞草地 ＞灌木 ＞耕地 ＞荒地，且荒地 ＥＴ年际波动明显。研究结果对珠江流域水资源合理利用、生态环境改善及旱涝灾害监测预警等有着重要的实践参考意义。

基于 ２０１６年 Ｈｉｍａｗａｒｉ-８ＡＯＤ产品、地面监测 ＰＭ _２.５质量浓度以及相关气象资料，分析了北京市 ＡＯＤ与 ＰＭ _２.５质量浓度的相关性。通过与全球自动观测网 ＡＯＤ产品比较，对 Ｈｉｍａｗａｒｉ-８ＡＯＤ进行精度评 估，结果显示二者表现出显著的相关性，表明 Ｈｉｍａｗａｒｉ-８ＡＯＤ产品能有效表征气溶胶光学厚度的变化， 适用于北京地区气溶胶的相关研究。研究结果表明：Ｈｉｍａｗａｒｉ-８ＡＯＤ数据与近地面 ＰＭ _２.５质量浓度相关性 较弱，决定系数 Ｒ^２ 为 ０.３８４２。以气象资料中边界层高度对 Ｈｉｍａｗａｒｉ-８ＡＯＤ进行垂直订正，订正后 ＡＯＤ 与 ＰＭ _２.５的相关性显著提高，决定系数 Ｒ^２ 为 ０.４８３２。引入相对湿度进行湿度订正及垂直 －湿度订正，二 者的相关性显著降低。结合 ＩＭＰＲＯＶＥ观测的气溶胶吸湿增长特征，采用相对湿度分区订正的方法可以提高 Ｈｉｍａｗａｒｉ-８ＡＯＤ与近地面 ＰＭ _２.５的相关性，可作为辅助监测北京市近地面 ＰＭ _２.５质量浓度的有效方法。

提出一种基于支持向量机回归方法建立的以当地气象数据为输入参数、数值积分法计算的Ｔ_ｍ 为输出参数进行训练得到的大气加权平均温度模型。选取广西地区４个探空站提供的２０１３—２０１４年的气象数据和Ｔ_ｍ 数据为训练样本，２０１５年的两类数据为测试样本，取得最优的模型参数，并以此建立最优的Ｔ_ｍ模型，然后计算２０１５年的Ｔｍ，将其结果与采用线性回归法建立的广西地区的单因素、多因素Ｔ_ｍ 模型的计算结果进行对比分析。结果表明，在选取最优模型参数的条件下，ＳＶＲ建立的Ｔ_ｍ 模型比本地化的单因素和多因素Ｔ_ｍ 模型的精度更高，验证了支持向量机回归在Ｔ_ｍ 建模方面的可行性。

针对电离层总电子含量的非线性、非平稳性特征，将小波分解与ＥＭＤ方法相结合改进了自回归积分滑动平均模型（ＡＲＩＭＡ），对电离层ＴＥＣ数据进行短期预报。实验采用ＩＧＳ提供的ＧＩＭ数据，利用前２５天的ＴＥＣ值作为样本序列进行后５天预报，详细分析不同经纬度地区预报结果的相对精度和均方根误差来评定模型的预报精度，得到基于小波－ＥＭＤ分解改进的ＡＲＩＭＡ模型预报精度较小波分解改进的ＡＲＩ-ＭＡ、ＡＲＩＭＡ模型有明显提高。对比ＡＲＩＭＡ模型与改进模型对中国及周边地区上空各格网点预报值的均方根误差，结果表明，改进模型能有效削弱该区域预报值误差峰值，提高预报精度。

针对北京地区频繁的雾霾灾害天气，利用影响雾霾的主要因素作为预报因子，采用遗传算法优化后的BP( GA-BP) 神经网络建立了PM_{2. 5}质量浓度预测模型，并对其进行可靠性分析。结果表明: 1) 通过CMONOC 数据和相关气象温度、气压数据反演得到的3 个CMONOC 站点BJFS、BJGB、BJSH 的大气水汽( GPS － PWV) 数据与PM_{2. 5}质量浓度之间的相关系数分别为0. 642 2、0. 644 1、0. 641 3，呈中度相关; 2) 在预报因子不同的条件下，GA － BP 神经网络模型均比BP 神经网络的预测值精度更高; 3) 利用CO、NO₂、SO₂、O₃、湿度等5 种主要影响因素作为预报因子，采用GA － BP 神经网络模型预测的PM_{2. 5}数据，其平均相对误差为11. 0%，将这5 种因素分别结合同一时段3 个站点的GPS － PWV 数据作为预报因子进行预测，其平均相对误差分别降低了2. 8%、0. 8%、3%; 4) 联合GPS － PWV 数据与影响雾霾天气的主要因素，基于GA － BP 神经网络预测的PM_{2. 5}值具有相对较好的精度和可靠性。

根据IGS 中心提供的2016 －03 －21—04 － 21GIM 数据，将前16 天不受太阳、地磁活动影响的VTEC 中值作为背景参考值，采用滑动四分位距法分析日本九州岛地震前后共17 天震中上空电离层VTEC异常情况。分析结果表明: 在排除太阳、地磁活动的情况下，震前、震后均出现了异常( 4 月6、9 和16 日出现了正异常，其中4 月6、9 日也出现了1 TECu 左右的负异常) ，地震发生当天也出了负异常。4 月6 日VTEC 正异常出现极大值，异常区域在震中东南方向，自东向西偏移过程中逐渐增强，且异常时间较长;UT00: 00—6: 00 之间VTEC 异常出现峰值，峰值点位于震中偏东南方向，而在这段时间内全球其他区域没有出现异常。因此可认为，4 月6 日震中上空VTEC 正异常与此次地震有关。

利用ＭＡＹＧ站ＢＤＳ和ＧＰＳ的Ｌ１载波高度角小于２０°的ＳＮＲ数据对海平面高度进行反演，并与验潮站实测海平面高度作对比分析，得到在２０１６年年积日第１９６天的ＢＤＳ反演结果与验潮站实测海平面高度的ＭＡＥ优于８ｃｍ；ＢＤＳ在２０１６年第１９１～１９６天的反演结果的ＲＭＳＥ为０.３５７；ＢＤＳ、ＧＰＳ联合反演结果与验潮站实测海平面高度ＲＭＳＥ达到０.２８６，相关系数优于０.８５６，ＢＤＳ能较好实现实时、连续监测海平面高度的变化，ＢＤＳ与ＧＰＳ联合监测海平面高度提升了监测分辨率和精度，ＢＤＳ－ＭＲ进一步拓展了ＧＮＳＳ在海洋遥感领域监测的能力。

对GPS 在水准方面的应用现状作了简单的介绍，综述了近年来用GPS 求定正常高的各种几种方法，即多项曲线拟合、多项式曲面拟合、多面函数曲面拟合、加权均值法、非参数回归法和高程异常变化梯度法、固定边界三次样条插值法、线性移动拟合法、神经网络法、非格网GPS 散点数据考虑地形改正法。但是在拟合法求定正常高的过程中还存在一些问题，如：未考虑各种方法使用的条件；未对GPS 重合水准点进行可靠性检验；在转换之前未进行坐标旋转；没有考虑本地椭球面与WGS - 84 椭球面的差异和GPS 网中水准点的选择与分布。只有考虑这些因素的影响，经转换后高程方可达厘米级精度。

应用GPS 卫星定位技术监测城市地面的不均匀沉降或三维形变，介绍GAMI T 软件模型特点，讨论GPS 监测的数据处理的理论和方法，即在数据处理时宜采用高精度的GAMI T 软件解算，且在I RFT96 -98 坐标框架或WGS-84 坐标系进行. 最后通过对西安市GPS 形变监测试验网的数据处理和结果分析，用GPS 监测三维形变的精度在水平方向可达到2 ∽3 mm，垂直方向可达到4 ∽6 mm，说明GPS 用于监测地表形变的可行性.