中国地基GPS温度Tm统计分析：探空数据与气象预测

"中国地区地基GPS加权平均温度Tm统计分析 (2011年)" 本文主要探讨了中国地区地基全球定位系统（GPS）测量的大气加权平均温度Tm的统计分析方法。作者利用香港Kings Park探空站2003年至2009年的探空资料，通过线性回归分析，建立了Tm与地面温度Ts、气压es和水汽压Ps之间的关系模型。研究发现，Tm与Ts的单因素回归结果与包括Ts、es、Ps的多因素回归结果在统计上没有显著差异，但使用本地化探空数据所建立的回归公式在精度上优于经典的Bevis公式。 进一步的研究表明，逐年增加样本数进行回归分析并未显著提升公式的精度。这意味着，利用最近一年的探空数据建立的回归公式就能有效地预测下一年的Tm，预测的均方根误差仅为1.913K，显示了这种方法的有效性。同时，对于样本数据的季节性分析显示，Tm-Ts模型的系数a和b在春秋季节变化较小，而在冬夏季节变化较大。然而，即便如此，使用不分季节的数据建立的回归公式来拟合分季节数据，其精度仍然较高，因此，对Tm-Ts的经验公式进行季节区分并不是必要的。 此外，论文还进行了分气候区的回归分析，发现在不同气候区域内，Tm-Ts模型的系数a和b与气候条件有明显的相关性。同一气候区内的探空站数据拟合出的a和b系数呈现出集群特性，这为根据气候类型进行更精确的Tm预测提供了可能。 这项研究对于提升地基GPS气象学中的湿度参数估计精度，特别是在计算湿延迟和进而获取对流层水汽含量方面，具有重要的理论和实际意义。它为改进全球水汽分布的监测和理解气候变化提供了新的工具和方法，有助于提高数值天气预报的准确度和对水汽能量循环的深入认识。