GNSS技術已成為近地空間環(huán)境監(jiān)測的關鍵技術之一，并且其應用創(chuàng)新依然呈現(xiàn)出日新月異的態(tài)勢。GNSS技術變革了原有的地表和大氣監(jiān)測方法，并且與大氣科學、水文學和海洋學深度交叉融合，已成為這些學科發(fā)展的新動力。已有的GNSS氣象學已不能充分涵蓋GNSS領域的應用創(chuàng)新，亟需對最新進展進行總結、梳理和整合，形成一門全新的學科。在這種背景下，筆者結合自身的科研積累、理論創(chuàng)新和相關領域的最新成果提出了GNSS近地空間環(huán)境學的概念，其內(nèi)涵包括GNSS導航、定位、授時，GNSS氣象學和GNSS反射測量學，研究對象包含了從地表到高層大氣的廣大空間里的諸多要素(如土壤濕度、植被覆蓋、地表形變、雪深、冰厚、水面高程、海浪、潮汐、水汽、電離層電子含量等)，研究目的是監(jiān)測并理解地表及大氣中相關要素的變化，為相關學科的研究提供豐富的觀測數(shù)據(jù)。
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長江學者特聘教授、武漢大學教授、博士生導師。
目錄
第1章 緒論1
1.1 概述1
1.2 地球大氣層2
1.3 地球表面6
1.4 近地空間環(huán)境監(jiān)測7
1.4.1 大氣和地表觀測手段7
1.4.2 GNSS近地空間環(huán)境學的形成與發(fā)展11
第2章 GNSS定位模型及大氣延遲估計12
2.1 單點定位模型12
2.2 精密單點定位模型12
2.2.1 IF-PPP模型13
2.2.2 UU-PPP模型14
2.2.3 IC-PPP模型14
2.2.4 UofC模型14
2.2.5 PPP隨機模型15
2.3 相對定位模型15
2.3.1 GNSS單差觀測方程16
2.3.2 GNSS雙差觀測方程17
2.3.3 中長基線模糊度解算17
2.4 GNSS大氣延遲參數(shù)估計19
2.4.1 基于實測數(shù)據(jù)的TEC估計20
2.4.2 基于GIM模型的STEC估計22
2.4.3 基于實時模型的TEC估計23
2.4.4 對流層延遲估計24
第3章 GNSS對流層關鍵參量建模26
3.1 概述26
3.1.1 對流層延遲26
3.1.2 大氣加權平均溫度建模30
3.2 地基GNSS水汽探測的基本原理32
3.3 對流層延遲建模方法34
3.3.1 基于氣象參數(shù)的對流層延遲模型34
3.3.2 無需氣象參數(shù)的對流層延遲模型35
3.3.3 兩種對流層延遲模型的比較36
3.4 加權平均溫度模型41
3.4.1 無需氣象參數(shù)的加權平均溫度模型42
3.4.2 氣象參數(shù)驅(qū)動的高精度加權平均溫度模型49
3.5 基于大氣預報資料的ZHD、ZWD和Tm模型58
第4章 GNSS三維水汽監(jiān)測63
4.1 概述63
4.2 GNSS水汽層析的基本原理64
4.3 SWD的恢復65
4.4 層析方程組的構建66
4.5 GNSS水汽層析常規(guī)方法67
4.5.1 附加約束的層析方程67
4.5.2 GNSS水汽層析方程的解69
4.6 GNSS水汽層析的迭代重構算法69
4.7 GNSS水汽層析優(yōu)化策略70
4.7.1 層析網(wǎng)格劃分優(yōu)化70
4.7.2 側面穿過射線的引入71
4.7.3 地表氣象觀測數(shù)據(jù)的引入72
4.7.4 先進的反演算法73
4.8 GNSS水汽層析實驗74
4.8.1 格網(wǎng)劃分對層析結果的影響74
4.8.2 側面射線使用對層析結果的影響76
4.8.3 自適應平滑約束加赫爾默特方差分量估計的水汽層析實驗77
第5章 多源水汽數(shù)據(jù)融合80
5.1 概述80
5.2 基于球冠諧模型的水汽數(shù)據(jù)融合方法81
5.2.1 基本思想81
5.2.2 球冠諧模型81
5.2.3 赫爾默特方差分量估計83
5.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的水汽數(shù)據(jù)融合方法84
5.3.1 基本思想84
5.3.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡85
5.3.3 基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的水汽數(shù)據(jù)融合86
5.4 PWV數(shù)據(jù)融合實驗87
5.4.1 實驗區(qū)域和數(shù)據(jù)87
5.4.2 基于球冠諧模型的數(shù)據(jù)融合實驗89
5.4.3 基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)融合實驗97
第6章 GNSS數(shù)據(jù)同化105
6.1 概述105
6.2 同化概念與原理106
6.3 基于WRF模型的數(shù)據(jù)同化過程107
6.3.1 觀測值文件的準備108
6.3.2 觀測值文件的預處理110
6.3.3 觀測值文件的同化110
6.4 數(shù)據(jù)同化實驗110
6.5 數(shù)據(jù)同化與層析技術的比較與結合111
6.5.1 數(shù)據(jù)同化與層析技術獲取濕折射率的比較111
6.5.2 數(shù)據(jù)同化與水汽層析技術的結合115
第7章 電離層探測116
7.1 概述116
7.2 GNSS二維電離層模型116
7.2.1 電離層單層假設116
7.2.2 電離層投影函數(shù)118
7.2.3 電離層二維建模119
7.2.4 電離層參考系統(tǒng)121
7.3 多源數(shù)據(jù)融合的二維電離層模型122
7.3.1 多源VTEC計算122
7.3.2 基于球諧模型的多源數(shù)據(jù)融合124
7.3.3 方差分量估計125
7.3.4 數(shù)據(jù)實驗125
7.4 等離子體層電子含量二維模型129
7.4.1 等離子體層研究進展129
7.4.2 等離子體層電子含量提取方法130
7.4.3 全球等離子體層電子含量模型建立131
7.4.4 全球等離子體層電子含量模型算例分析132
第8章 GNSS三維電離層監(jiān)測141
8.1 概述141
8.2 GNSS電離層層析原理142
8.3 GNSS電離層層析方程143
8.4 GNSS電離層層析重構算法144
8.4.1 迭代重構算法144
8.4.2 非迭代重構算法146
8.5 基于改進IG指數(shù)的GNSS電離層同化模型147
8.6 GNSS三維層析實驗149
8.6.1 迭代重構算法實驗149
8.6.2 非迭代重構算法實驗153
8.6.3 多源數(shù)據(jù)融合實驗158
8.6.4 數(shù)據(jù)同化實驗163
第9章 GNSS電離層監(jiān)測的科學應用170
9.1 行進式電離層擾動170
9.1.1 數(shù)據(jù)分布170
9.1.2 結果分析171
9.2 地震電離層擾動179
9.2.1 數(shù)據(jù)分布179
9.2.2 水平傳播特征179
9.2.3 垂直高度分布181
9.2.4 不同高度傳播速度分析185
9.2.5 三維結構分析及機理解釋186
9.3 火山電離層異常187
9.3.1 數(shù)據(jù)分布188
9.3.2 擾動特征分析188
9.4 臺風電離層異常196
9.4.1 數(shù)據(jù)分布197
9.4.2 “杜鵑”臺風電離層異常傳播分析197
9.4.3 臺風引發(fā)電離層異常統(tǒng)計分析201
第10章 地基GNSS反射測量技術205
10.1 概述205
10.2 雙天線模式205
10.2.1 雙天線測高206
10.2.2 雙天線測土壤濕度207
10.3 單天線模式209
10.3.1 干涉反射測量技術209
10.3.2 干涉模式技術213
第11章 星載GNSS反射測量技術216
11.1 概述216
11.2 星載GNSS-R原理217
11.2.1 星載GNSS反射信號幾何關系217
11.2.2 閃爍區(qū)和菲涅耳反射區(qū)218
11.3 時延-多普勒219
11.3.1 時延-多普勒二維相關功率219
11.3.2 多普勒相關功率221
第12章 GNSS-R科學應用223
12.1 GNSS-R海洋應用223
12.1.1 海面風場223
12.1.2 海面測高225
12.1.3 海冰探測226
12.1.4 其他海洋應用227
12.2 GNSS-R陸地應用228
12.2.1 積雪探測229
12.2.2 地表土壤濕度探測229
12.2.3 內(nèi)陸水體探測231
12.2.4 植被監(jiān)測232
12.2.5 其他陸地應用233
參考文獻235
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