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原文传递一种基于GNSS对流层延迟短时预测PM2.5浓度变化的方法

专利名称：	一种基于GNSS对流层延迟短时预测PM2.5浓度变化的方法
摘要：	本发明公开了一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，首先利用GNSS双差模式处理接收机接收GNSS卫星信号，并解算CORS站数据，得到观测区域内地基GNSS的各个站点的天顶对流层延迟ZTD；然后运用小波分析技术对天顶对流层延迟ZTD进行多尺度、信号重构及突变分析，运用小波分析技术对IGS站观测到的气象数据和环保数据进行重构；最后以重构之后的PM2.5质量浓度变化为因变量，以重构之后的ZTD、相对湿度、平均风速和NO2浓度为自变量，利用多元回归分析技术，建立PM2.5质量浓度的多元回归模型，利用该模型预测PM2.5的浓度变化。本发明能够解决目前气象站空间分布不均且数量有限，难以实现雾霾的实时监测及预报的问题，为雾霾天气的预报提供重要的参考。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	河南;41
申请人：	河南理工大学
发明人：	郭敏;张捍卫;夏朋飞
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-21T00:00:00+0800
发布日期：	2019-07-16T00:00:00+0800
申请号：	CN201910426432.1
公开号：	CN110018095A
代理机构：	郑州金派特知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	韩平英
分类号：	G01N15/06(2006.01);G;G01;G01N;G01N15
申请人地址：	454000 河南省焦作市高新区世纪大道2001号
主权项：	1.一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于，依次包括以下步骤：步骤1、利用地基GNSS双差模式处理接收机接收GNSS卫星信号；步骤2、利用步骤1中的地基GNSS的观测数据，解算CORS站数据，得到观测区域内地基GNSS的各个站点的天顶对流层延迟ZTD，同时获取CORS站附近的气象数据和环保数据；步骤3、运用内符合精度和平均偏差检验步骤2得到的天顶对流层延迟ZTD的精度，若该精度满足要求，则进入步骤4，若不满足要求，则返回步骤2重新计算；步骤4、运用小波分析技术对步骤2得到的天顶对流层延迟ZTD进行多尺度、信号重构及突变分析；步骤5、运用小波分析技术对步骤2中CORS站的气象数据和环保数据进行重构；步骤6、以重构之后的PM2.5质量浓度变化为因变量，以重构之后的ZTD、相对湿度、平均风速和NO2浓度为自变量，利用多元回归分析技术，建立PM2.5质量浓度的多元回归模型，利用该模型预测PM2.5的浓度变化。 2.如权利要求1所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于：所述步骤2中，利用地基GNSS的观测数据，结合远距离的IGS站的观测数据，运用GAMIT软件，采用双差模式解算CORS站数据，得到观测区域内地基GNSS的各个站点的天顶对流层延迟ZTD。 3.如权利要求2所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于：所述IGS站观测数据包括历史天顶对流层延迟ZTD、相应观测区域内的气象数据及环保数据，CORS站的气象数据和环保数据数据来源于各个省、各个市等区域的气象局和环保局。 4.如权利要求2所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于：所述远距离的IGS站与检测站相距大于500km。 5.如权利要求1所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于：所述步骤2中，利用地基GNSS的观测数据，结合对应时间的精密星历，采用PPP模式获取天顶对流层延迟ZTD。 6.如权利要求2至5任一项所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于：所述步骤4及步骤5中，利用db5小波对ZTD、CORS站的气象数据和环保数据进行序列分析，并在第4层低频系数进行信号重构。 7.如权利要求1所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于：所述步骤5中CORS站的的气象数据为观测区域内每小时相对湿度、平均风速和NO2浓度，环保数据为观测区域内PM2.5每小时的数据。 8.如权利要求1所述的一种基于GNSS对流层延短时预测PM2.5质量浓度变化的方法，其特征在于，所述步骤6中建立的多元回归模型如下：将NO2浓度记为X1、相对湿度为X2、平均风速为X3、ZTD数据为X4、PM2.5质量浓度为Y，利用多元回归分析技术，建立PM2.5质量浓度的多元回归模型如下： Y＝a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+ε (1) 其中，参数a0、a1、a2、a3、a4为待估计回归系数，ε为随机误差，以上参数根据实际使用需求设定。
所属类别：	发明专利