摘要
大气水汽在地球大气中扮演了重要的角色，它与降雨、降雪等各种降水的形成密不可分，并且深深影响着人类社会的工作生活，所以精准高效的探测大气水汽显得尤为重要，相比于传统的大气水汽探测方法，GNSS大气水汽反演是一个新兴的手段，具有高精度，高时空分辨率，全天候等优点，目前主要是作为传统大气水汽探测方法的辅助手段。北斗卫星导航系统是具有我国自主知识产权的GNSS系统，经过三步走发展战略，在2020年7月31日，北斗三号系统正式全面建成，标志着北斗正式向全球范围提供服务。本文使用山东省卫星导航定位基准服务系统(Shandongcontinuouslyoperatingreferencestations,SDCORS)提供的北斗三号的观测数据，以此为基础进行大气水汽反演，得到大气水汽分布信息。本文主要工作如下: (1)对于GNSS大气水汽反演及降水预报的国内外研究现状进行了分析，介绍了我国北斗卫星导航系统的发展历程和独特优势，并论述了GNSS反演水汽相比于传统方法所具有的优势。结合公式，对本文研究所涉及的具体方法原理进行了详细的阐述。 (2)使用GAMIT软件对北斗三号的观测数据进行了大气水汽反演，将北斗三号反演出的PWV与气象探空站及ERA5再分析资料提供的PWV进行了对比分析。结果表明，北斗-PWV与探空-PWV和ERA5-PWV具有较好的一致性,均方根误差，平均偏差和相关系数都能达到气象研究的需求。 (3)结合实际降水信息，分别以单CORS站及全省范围内50个CORS站空间插值的角度，对PWV在降水前后的时空变化情况进行了详细的分析。结果显示PWV的高值区域与降水产生区域高度重合，PWV的变化与降水的产生高度相关，PWV对降水的产生具有一定的指示作用。之后对PWV的季节分布特征进行了分析，结果显示PWV具有明显的季节差异。 (4)结合PWV的时空变化特征，选取PWV最大值，PWV变化率，PWV变化值作为预报因子，使用2020～2021年两年6～8月的数据构建了对应的单因子降水预报模型，并使用2022年的数据对模型精度进行了验证。结果显示3种单因子模型在不同月份的适用性有差异，并且正确预报率与错报率都较高。 (5)针对单因子模型错报率高的特点，构建了融合3种单因子的多因子降水预报模型，分为等权重多因子模型和非等权重多因子模型。相比于单因子模型,等权重多因子模型在保证正确预报率的同时，大幅降低了错报率，提升了模型的精度。 （6）使用反向传播神经网络的方法，将PWV变化特征作为主要预报因子,构建了一种包含年积日、时序、PWV、PWV最大值、PWV变化值、PWV变化率在内的6因子降水预报模型，该模型的精度相比于等权重多因子模型有小幅改进。之后在6因子模型的基础上添加温度、气压两种气象要素，构建了一种8因子降水预报模型，相比于其他模型，8因子模型的正确预报率高，错误预报率低，有较强的实用性。
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