基于地基GNSS观测数据反演台风强度的方法与流程

本发明涉及台风监测，尤其涉及基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法。

背景技术：

1、水汽是台风形成的主要成分，为维持台风的持续活动提供了能量。台风主要在热带和副热带区域海洋面形成，由于高温的海水持续蒸发至大气中，形成低压气旋，并随着大气中水汽含量增加，气压差增大，使得风速加快使得气旋强度逐步升级为台风。台风风速的变化本质是由于内部的水汽含量变化引起，两者在过去的文献中也已表明，两者在台风期间具有显著的正相关性。因此，可通过构建水汽和风速的关系模型，用于评价台风的风速及其等级情况。

2、现有的地面通用监测台风强度方法主要根据地面风速监测站，依据台风来临时刻的风速值大小判定目前站点所处位置的台风强度，按照风速，台风整体可分为六个等级，但是由于地面自动气象站造价昂贵，成本较高，因此分布较为稀疏，通常几百公里一个站点，卫星遥感易受云层干扰，风速探测精度较低。

3、因此，有必要提供基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，解决了使用自动气象站造价昂贵，设置较少，造成探测精度底的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，包括以下步骤：

3、s1、收集地面风速站附近的多个gnss监测站水汽数据(pwv)，将最近的四个gnss站点pwv改正至风速站高度，采用反距离加权法得到风速站处的pwv(wpwv)；

4、s2、根据历史地区风速站处的水汽序列数据(wpwv)，根据三次样条曲线插值法，计算达到多次台风最低等级临界值时的wpwv阈值(wpwv0)；

5、s3、选择在台风期间内，对历史风速站wpwv减去阈值，其结果作为台风引起的水汽异常项(apwv)；

6、s4、筛选出达到台风等级要求的风速数据，对风速和apwv分别进行自相关分析和相关分析，建立台风风速-水汽异常的回归递推模型，解算模型参数；

7、s5、将基于实时高时间分辨率gnss-pwv信息换算为apwv，与初始风速作为输入，根据自相关回归模型，对台风风速进行估计，换算对应的台风等级。

8、优选的，将风速站附近的多个所述gnss站点反演的pwvi改正至风速站垂直高度，公式如下：

9、

10、式中，pwvi为第i个gnss站点垂直方向改正前的pwv值，为第i个gnss站点垂直方向改正后的pwv值；hw和hi分别为风速站高程和gnss站点高程；h为当地的水汽标高经验系数，可以通过本地探空站的不同高度分层pwv数据拟合得到。再通过反距离加权法得到在水平方向改正后风速站位置pwv值，如下所示：

11、

12、其中di为gnss站与风速站的水平距离，为经过水平方向改正后的风速站处pwv值。

13、优选的，检索历年所述风速站的风速观测资料和改正后的wpwv时序数据，形成数据组(windi，wpwvi)，其中wpwvi为风速站i时刻的wpwv值，wpwvi为风速站i时刻的windi值。将区间分割成多个三次样条曲线，每条曲线表示式如下所示：

14、wpwv＝a·wind3+b·wind2+c·wind+d

15、上式中，a，b，c和d为待求参数，选择临界风速相邻数据作为输入，构建上述4个方程，即可求解上述该模型参数，将wind临界值(6级风速，10.8m/s)输入模型中，即可求出单次台风事件的wpwv阈值，取多次台风事件中wpwv阈值平均值(wpwv0)作为最终阈值。

16、优选的，所述wpwv减去wpwv0，即可得到由于台风影响，引起的局部水汽异常，该值为wpwv异常项(awpwv)。大量结果表明，风速具有一定的自相关性，在台风过程风速和pwv又具有同步性。因此，建立如下风速-水汽异常模型：

17、wind(i+1)＝a·wind(i)+b·awpwv(i+1)+c

18、其中，a,b和c均为待求未知参数，wind(i+1)和wind(i)分别为第i+1和i时刻的风速，awpwv(i+1)为第i+1时刻wpwv异常值。用矩阵形式表示上式，有以下成立：

19、

20、将上式可以简化为，p*x＝y。其中，

21、

22、当方程数量达到3个以上时，可解算出为止参数x，表达式如下：

23、ptpx＝pty

24、其中，pt为p的转置矩阵，因此，x可解算为：

25、x＝(ptp)-1pty

26、其中，(ptp)-1为ptp的逆矩阵。x中的三个参数即为风速-水汽异常模型的回归参数。

27、优选的，所述步骤s1中需要使用到gnss监测站，所述gnss监测站包括安装板，所述安装板的顶部固定安装有防护框，所述防护框的正面转动连接有门体，所述门体的正面固定安装有锁扣，所述防护框的内侧面固定安装有驱动电机，所述驱动电机的输出端固定安装有丝杆，所述防护框的内侧面固定安装有控制开关。

28、优选的，所述防护框的顶部固定安装有固定杆，所述固定杆的内侧面滑动连接有延伸杆，所述延伸杆内侧面的底部固定安装有固定板，所述固定板的内部固定安装有螺纹圈，所述螺纹圈螺纹连接于所述丝杆的外侧面。

29、优选的，所述延伸杆的顶部固定安装有本体，所述本体的顶部固定安装有gnss接收天线，所述本体的顶部还固定安装有避雷针。

30、优选的，所述固定杆内侧面的两侧均开设有限位槽，所述限位槽的内侧面滑动连接有限位板，所述限位板分别固定安装于所述延伸杆的两侧，所述固定杆内侧面的顶部固定安装有密封圈，所述密封圈的内侧面贴合于所述延伸杆的外侧面。

31、优选的，所述控制开关和所述驱动电机电性连接，所述驱动电机采用外接电源。

32、优选的，所述防护框的顶部固定安装有防护圈，所述防护圈设置于所述固定杆的外侧面。

33、与相关技术相比较，本发明提供的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法具有如下有益效果：

34、本发明提供基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，通过gnss水汽反演技术的台风强度探测方法，加强地面台风强度探测网络能力，对当前传统探测台风强度的设备网络进行了加密，扩展了目前gnss在台风强度监测方面的应用，从而减少了生产成本，并且也增加了对台风强度进行监测的密度，从而增加了台风监测的精度。

技术特征：

1.基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，将风速站附近的多个所述gnss站点反演的pwvi改正至风速站垂直高度，公式如下：

3.根据权利要求1所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，检索历年所述风速站的风速观测资料和改正后的wpwv时序数据，形成数据组(windi，wpwvi)，其中wpwvi为风速站i时刻的wpwv值，wpwvi为风速站i时刻的windi值。将区间分割成多个三次样条曲线，每条曲线表示式如下所示：

4.根据权利要求3所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述wpwv减去wpwv0，即可得到由于台风影响，引起的局部水汽异常，该值为wpwv异常项(awpwv)。大量结果表明，风速具有一定的自相关性，在台风过程风速和pwv又具有同步性。因此，建立如下风速-水汽异常模型：

5.根据权利要求1所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述步骤s1中需要使用到gnss监测站，所述gnss监测站包括安装板，所述安装板的顶部固定安装有防护框，所述防护框的正面转动连接有门体，所述门体的正面固定安装有锁扣，所述防护框的内侧面固定安装有驱动电机，所述驱动电机的输出端固定安装有丝杆，所述防护框的内侧面固定安装有控制开关。

6.根据权利要求5所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述防护框的顶部固定安装有固定杆，所述固定杆的内侧面滑动连接有延伸杆，所述延伸杆内侧面的底部固定安装有固定板，所述固定板的内部固定安装有螺纹圈，所述螺纹圈螺纹连接于所述丝杆的外侧面。

7.根据权利要求6所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述延伸杆的顶部固定安装有本体，所述本体的顶部固定安装有gnss接收天线，所述本体的顶部还固定安装有避雷针。

8.根据权利要求7所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述固定杆内侧面的两侧均开设有限位槽，所述限位槽的内侧面滑动连接有限位板，所述限位板分别固定安装于所述延伸杆的两侧，所述固定杆内侧面的顶部固定安装有密封圈，所述密封圈的内侧面贴合于所述延伸杆的外侧面。

9.根据权利要求8所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述控制开关和所述驱动电机电性连接，所述驱动电机采用外接电源。

10.根据权利要求9所述的基于地基gnss观测数据反演台风强度的方法，其特征在于，所述防护框的顶部固定安装有防护圈，所述防护圈设置于所述固定杆的外侧面。

技术总结本发明提供基于地基GNSS观测数据反演台风强度的方法，包括以下步骤：S1、收集地面风速站附近的多个GNSS监测站水汽数据(PWV)，将最近的四个GNSS站点PWV改正至风速站高度，采用反距离加权法得到风速站处的PWV(WPWV)；S2、根据历史地区风速站处的水汽序列数据(WPWV)，根据三次样条曲线插值法，计算达到多次台风最低等级临界值时的WPWV阈值(WPWV0)。本发明提供的基于地基GNSS观测数据反演台风强度的方法，通过GNSS水汽反演技术的台风强度探测方法，加强地面台风强度探测网络能力，对当前传统探测台风强度的设备网络进行了加密，扩展了目前GNSS在台风强度监测方面的应用，从而减少了生产成本，并且也增加了对台风强度进行监测的密度，从而增加了台风监测的精度。技术研发人员：何琦敏,高笔清,宋康明,殷琪,王佩瑶,王瑞,张克非,富尔江受保护的技术使用者：苏州博何智能信息科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/21