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Updated: Jun 9, 2025
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Measurements of CO2 Fluxes at Non-Ideal Eddy Covariance Sites
Published on: June 24, 2019
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基于NWP数据的小规模热层延迟估计的评估和验证
Jan Erik Håkegård1, Mohammed Ouassou2, Nadezda Sokolova1
1SINTEF Digital, Strindveien 4, 7032 Trondheim, Norway.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 26, 2024
概括
数字天气预报 (NWP) 数据显示与热层延迟有很强的相关性,但与潮延迟梯度的相关性较弱. NWP数据对于描述水平梯度是有用的,但在极端天气事件中,不确定性限制了精度.
科学领域:
- 地测和地球物理学的地质学.
- 大气科学 大气科学
- 气象学 天气学
背景情况:
- 在使用全球导航卫星系统 (GNSS) 数据进行精确定位时,Zenith湿延迟梯度至关重要.
- 数字天气预报 (NWP) 模型为大面积估计这些梯度提供了潜力.
研究的目的:
- 为了研究NWP数据的适用性,以表征水平至顶点湿延迟梯度.
- 为了评估NWP数据的准确性与GNSS衍生的估计.
- 分析极端天气事件期间的梯度行为.
主要方法:
- 对斯堪的纳维亚和芬兰三年NWP数据的分析.
- 基于NWP的梯度估计与GipsyX/RTGx处理的GNSS测量结果的比较.
- 在2023年8月的暴风雨事件中处理和分析NWP数据.
主要成果:
- 检测到的最大坡度为40-50mm/km.
- 基于NWP和基于GNSS的热层延迟之间观察到强烈的相关性.
- 在基于NWP和基于GNSS的热层梯度之间发现了弱相关性,这归因于NWP数据的不确定性.
结论:
- NWP数据适用于对水平顶点湿延迟梯度的描述,显示与热层延迟有很强的相关性.
- NWP数据的不确定性限制了精确的梯度估计,特别是在极端天气期间.
- 需要进一步的研究来提高NWP分辨率和梯度分析的准确性.
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