顾及年内和昼夜振幅的GPT3改进模型构建开题报告

1. 研究目的与意义

1.1 研究意义

水汽是大气中的重要组成部分，在天气预报和气象灾害监测等方面具有重要作用^[1]。大气可降水量 (precipitablewater vapor, pwv) 作为反映水汽含量的重要指标，与实际降水有良好的相关性。gpt3^[2]（全球气压和温度3）模型是目前世界上精度最高、应用范围最广的对流层经验改正模型之一，可有效运用于pwv的反演，甚至于辅助实现无实测气象参数情况下高精度pwv的实时获取。因此改进gpt3模型的精度，以此提升pwv的反演质量，这对于水汽含量监测等方面的应用都具有十分重要的意义。

1.2 研究目的

2. 研究内容和预期目标

2.1 研究内容

本课题选择中国长三角地区为研究区域，基于2009-2019年来自美国怀俄明州立大学（http://weather.uwyo.edu/upperair/）7个探空站的探空数据，分析gpt3模型(基于11全球格网版本)解算的各气象参数残差的周期性变化规律；结合gpt3原模型获取气象参数的计算方法，建立新的区域gpt3改进模型，并对比gpt3、三阶傅里叶函数、cgpt3等模型，以此分析改进模型精度；最终本课题将利用建立的改进模型分析反演pwv的精度，验证其是否达到预期的精度目标。

2.2 预期目标

3. 研究的方法与步骤

将gpt3模型解算的气象参数与探空数据进行比较，得出变化规律；结合gpt3模型获取气象参数的计算方法，建立改进gpt3模型并分析其精度。

1. 下载收集2009-2019年长三角区域7个探空站的探空数据并解算出对流层天顶延迟(zenith tropospheric delay, ztd)、天顶干延迟 (zenith hydrostatic delay, zhd)、天顶湿延迟 (zenith wet delay, zwd)等气象参数分量。

4. 参考文献

1.4 参考文献

[1] 文雯,李国平. 成都市大气水汽与空气质量关系的研究 [j]. 环境科学学报, 2019, 39(5): 1433-1442. doi: 10.13671/j.hjkxxb.2019.0054.

[2] landskron, d., j. bohm. vmf3/gpt3: refined discrete and empiricaltroposphere mapping functions [j]. j geod, 2018, 92(4): 349-360. doi:10.1007/s00190-017-1066-2.

5. 计划与进度安排

(1) 2024.1—2024.2（研究前期）：收集文献、资料查阅、与老师探讨相关技术、了解该项目国内外的研究现状和发展趋势、进行项目的可行性分析、整理相关材料、编写研究提纲。

(2) 2024.3—2024.4（研究中期）：分析GPT3模型解算的气象参数的变化规律，建模改进GPT3模型并分析精度。