【摘 要】
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开发了基于Kalman滤波的GPS水汽层析方法,Kalman滤波提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态。将这种方法应用于海南地区GPS小网观测试验中,成功地层析出观测站上空大气
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40705010)资助
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开发了基于Kalman滤波的GPS水汽层析方法,Kalman滤波提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态。将这种方法应用于海南地区GPS小网观测试验中,成功地层析出观测站上空大气水汽的垂直结构。结果表明,GPS层析得到的水汽廓线信息与探空符合较好,即使水汽先验估计存在±50%偏差的情况下,依然能获取正确、可靠的水汽垂直结构信息。通过初步分析认为,层析结果较稳定的原因可能是因为这种方法在一定程度上避免了层析方程解算过程中的病态问题,且对水汽先验信息并不敏感,使得层析结果更忠实于原始GPS观测资料。
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