GNSS信号估算大气可降雨系统原理及应用进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙一丹

作者： 孙一丹;郭中华;杨昌智;毛克彪;辛晓平;王一帆;王平

作者机构：

关键词： GNSS;北斗卫星系统;机器学习;大气可降雨系统

期刊名称： 中国农业资源与区划

ISSN：

年卷期： 2022 年 009 期

页码： 50-59

收录情况： 北大核心

摘要： [目的]通过分析机器学习方法与传统方法各自的优势和缺陷，可以融合机器学习方法和传统方法各自的优势，有效克服经验模型的缺陷，同时提高降雨估算精度，增强了降雨预测的可靠性，从而预防自然灾害。[方法]文章指出将人工智能等相关算法引入GNSS大气可降水量的反演过程成为了当前研究的重要方向，特别是将深度学习神经网络等模型运用到GNSS大气可降水量的探测实验中不仅能够提高实验运算效率及反演精度，还可以在一定程度上减少工作量。[结果]根据系统组合的PPP模式实验数据显示运用北斗系统进行大气可降水量反演具有可行性，反演结果与探空数据有很好的一致性，且将机器学习方法运用到多系统组合的PPP模型的精度更高，能够为天气预测提供技术支撑。[结论]通过对GNSS反演大气可降水量发展的分析，归纳了当前利用GNSS反演大气可降水量的研究方法，对GNSS的大气水汽含量反演从理论到技术应用进行了梳理。同时研发基于约束下的GPS系统和我国北斗卫星系统的联合大气水汽反演系统对于进一步推动GNSS技术在气象和农业方面的应用具有重要作用。

分类号： P228.4%P412

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