| تعداد نشریات | 163 |
| تعداد شمارهها | 6,877 |
| تعداد مقالات | 74,134 |
| تعداد مشاهده مقاله | 137,824,356 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,228,823 |
تحلیل تغییرات بخار آب بارششو وردسپهری با استفاده از دادههای اختفای رادیویی سامانههای ماهوارهای ناوبری جهانی و مشاهدات رادیوسوند (مطالعه موردی: ایران) | ||
| فیزیک زمین و فضا | ||
| دوره 51، شماره 2، شهریور 1404، صفحه 499-516 اصل مقاله (2.74 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2025.396147.1007694 | ||
| نویسندگان | ||
| آرش طایفه رستمی؛ یزدان عامریان* | ||
| گروه ژئودزی، دانشکده مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجهنصیرالدینطوسی، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| این مطالعه به بررسی تغییرات بخار آب بارششو (PWV) در مناطق مختلف ایران با استفاده از دادههای اختفای رادیویی سامانه COSMICو مشاهدات رادیوسوند طی بازه زمانی 2007 تا 2019 میپردازد. هدف اصلی پژوهش، ارزیابی دقت مقادیر PWVحاصل از COSMIC در مقایسه با دادههای مرجع رادیوسوند و تعیین میزان خطا در ایستگاههای مختلف است. در این راستا، از 2398 رخداد COSMIC در شعاع 150 کیلومتری 12 ایستگاه رادیوسوند استفاده شده است. نتایج نشان داد که مقادیر PWV حاصل از COSMICالگوهای تغییرات مشابهی با دادههای رادیوسوند دنبال میکنند، اما میزان انطباق در مناطق مختلف متفاوت است. میانگین خطای مطلق (MAE)، متوسط ریشهمیانگینمربعات (RMSE)، و بایاس بهترتیب حدود 4.48، 5.65 و 3.44 میلیمتر محاسبه شدند. ایستگاه اهواز با RMSEبرابر با 7.92 میلیمتر بیشترین خطا و ایستگاه کرمانشاه با RMSE برابر با 4.69 میلیمتر کمترین خطا را نشان دادند. تحلیل همبستگی نشان داد که شیب خط رگرسیون در اکثر ایستگاهها کمتر از 1 است، که بیانگر این است که مقادیر PWV حاصل از رادیوسوند در مقادیر بالا کمتر از COSMIC است. علاوه بر این، عرض از مبدأ مثبت در تمام معادلات نشان داد که در مقادیر پایین PWV، اندازهگیریهای رادیوسوند تمایل به بیشتر بودن نسبت به مقادیر COSMIC دارند. با توجه به نتایج بهدست آمده، دادههای COSMIC قابلیت ارائه برآوردی از PWV در مناطق فاقد دادههای زمینی را دارند، اما میزان دقت این دادهها بسته به موقعیت جغرافیایی و شرایط مختلف متغیر است و نیازمند ارزیابی موردی برای هر منطقه و کاربرد خاص میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بخار آب بارششو؛ COSMIC؛ رادیوسوند؛ اختفای رادیویی GNSS؛ ژئودزی فضایی؛ جو زمین | ||
| مراجع | ||
|
Anthes, R. A. (2011). Exploring Earth’s atmosphere with radio occultation: Contributions to weather, climate and space weather. Atmospheric Measurement Techniques, 4(6), 1077–1103. https://doi.org/10.5194/AMT-4-1077-2011 Anthes, R. A., Bernhardt, P. A., Chen, Y., Cucurull, L., Dymond, K. F., Ector, D., Healy, S. B., Ho, S.-P., Hunt, D. C., Kuo, Y.-H., & others. (2008). The COSMIC/FORMOSAT-3 mission: Early results. Bulletin of the American Meteorological Society, 89(3), 313–334. Anthes, R., Sjoberg, J., Feng, X., & Syndergaard, S. (2022). Comparison of COSMIC and COSMIC-2 Radio Occultation Refractivity and Bending Angle Uncertainties in August 2006 and 2021. Atmosphere, 13(5), 790. https://doi.org/10.3390/atmos13050790 Bock, O., & Nuret, M. (2009). Verification of NWP model analyses and radiosonde humidity data with GPS precipitable water vapor estimates during AMMA. Weather and Forecasting, 24(4), 1085–1101. Fonseca, Y. B., Alexander, P., de la Torre, A., Hierro, R., LLamedo, P., & Calori, A. (2018). Comparison between GNSS ground-based and GPS radio occultation precipitable water observations over ocean-dominated regions. Atmospheric Research, 209, 115–122. Gong, S., Hagan, D. F. T., Wu, X., & Wang, G. (2018). Spatio-temporal analysis of precipitable water vapour over northwest China utilizing MERSI/FY-3A products. International Journal of Remote Sensing, 39(10), 3094–3110. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1437298 Haji-Aghajany, S., Amerian, Y., Verhagen, S., Rohm, W., & Schuh, H. (2021). The effect of function-based and voxel-based tropospheric tomography techniques on the GNSS positioning accuracy. Journal of Geodesy, 95(7), 1–17. https://doi.org/10.1007/S00190-021-01528-2/METRICS Ho, S. P., Peng, L., Mears, C., & Anthes, R. A. (2018). Comparison of global observations and trends of total precipitable water derived from microwave radiometers and COSMIC radio occultation from 2006 to 2013. Atmospheric Chemistry and Physics, 18(1), 259–274. https://doi.org/10.5194/ACP-18-259-2018 Izanlou, S., Haji-Aghajany, S., & Amerian, Y. (2024). Enhanced Troposphere Tomography: Integration of GNSS and Remote Sensing Data With Optimal Vertical Constraints. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, 3701–3714. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3354884 Jacob, D. (2001). The role of water vapour in the atmosphere. A short overview from a climate modeller’s point of view. Physics and Chemistry of the Earth, Part A: Solid Earth and Geodesy, 26(6–8), 523–527. Kishore, P., Venkat Ratnam, M., Namboothiri, S. P., Velicogna, I., Basha, G., Jiang, J. H., Igarashi, K., Rao, S. V. B., & Sivakumar, V. (2011). Global (50°S–50°N) distribution of water vapor observed by COSMIC GPS RO: Comparison with GPS radiosonde, NCEP, ERA-Interim, and JRA-25 reanalysis data sets. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 73(13), 1849–1860. https://doi.org/10.1016/J.JASTP.2011.04.017 Kursinski, E. R., Hajj, G. A., Schofield, J. T., Linfield, R. P., & Hardy, K. R. (1997). Observing Earth’s atmosphere with radio occultation measurements using the Global Positioning System. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 102(D19), 23429–23465. https://doi.org/10.1029/97JD01569 Li, X., Dick, G., Ge, M., Heise, S., Wickert, J., & Bender, M. (2014). Real-time GPS sensing of atmospheric water vapor: Precise point positioning with orbit, clock, and phase delay corrections. Geophysical Research Letters, 41(10), 3615–3621. Lien, T. Y., Yeh, T. K., Wang, C. S., Xu, Y., Jiang, N., & Yang, S. C. (2024). Accuracy verification of the precipitable water vapor derived from COSMIC-2 radio occultation using ground-based GNSS. Advances in Space Research, 73(9), 4597–4607. https://doi.org/10.1016/J.ASR.2024.01.041 Liu, Z., Li, M., Zhong, W., & Wong, M. S. (2013). An approach to evaluate the absolute accuracy of WVR water vapor measurements inferred from multiple water vapor techniques. Journal of Geodynamics, 72, 86–94. Mateus, P., Mendes, V. B., & Pires, C. A. L. (2022). Global Empirical Models for Tropopause Height Determination. Remote Sensing, 14(17), 4303. https://doi.org/10.3390/rs14174303 Mears, C. A., Wang, J., Smith, D., & Wentz, F. J. (2015). Intercomparison of total precipitable water measurements made by satellite-borne microwave radiometers and ground-based GPS instruments. Journal of Geophysical Research, 120(6), 2492–2504. https://doi.org/10.1002/2014JD022694 Meng, X., Cheng, J., & Liang, S. (2017). Estimating land surface temperature from Feng Yun-3C/MERSI data using a new land surface emissivity scheme. Remote Sensing, 9(12), 1247. Mohammadi Ahoei, M. A., & Sam-Khaniani, A. (2024). Using the multivariate linear regression method to model the 2-meter air temperature from MODIS sensor data. Journal of the Earth and Space Physics, 50(3), 803–821. https://doi.org/10.22059/JESPHYS.2024.376789.1007609 Rahimi, H., Asgari, J., & Nafisi, V. (2023). The effect of data sources on calculating mean temperature and integrated water vapor in Iran. Meteorological Applications, 30(6), e2167. https://doi.org/10.1002/met.2167 SamKhaniani, A. (2023). Evaluation of GPS RO derived precipitable water vapor against ground-based GPS observations over Iran. Iranian Journal of Geophysics, 16(4), 85-100. doi: 10.30499/ijg.2022.343984.1426 Sam-Khaniani, A., & Naeijian, R. (2024). Comparison of tropospheric delay models using ground based GPS ZTD values in the atmosphere of Iran. Journal of the Earth and Space Physics, 50(1), 23–36. https://doi.org/10.22059/JESPHYS.2023.353897.1007493 Sharifi, M. A., Azadi, M., & Khaniani, A. S. (2016). Numerical simulation of rainfall with assimilation of conventional and GPS observations over north of Iran. Annals of Geophysics, 59(3). https://doi.org/10.4401/ag-6919 Shi-Jie, F., Zang, J.-F., Peng, X.-Y., Su-Qin, W., Yan-Xiong, L., & Ke-Fei, Z. (2016). Validation of atmospheric water vapor derived from ship-borne GPS measurements in the Chinese Bohai Sea. TAO: Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Sciences, 27(2), 2. Shi, J., Xu, C., Guo, J., & Gao, Y. (2014). Real-time GPS precise point positioning-based precipitable water vapor estimation for rainfall monitoring and forecasting. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(6), 3452–3459. Sun, P., Wu, S., Zhang, K., Wan, M., & Wang, R. (2021). A new global grid-based weighted mean temperature model considering vertical nonlinear variation. Atmospheric Measurement Techniques, 14(3), 2529–2542. https://doi.org/10.5194/amt-14-2529-2021 Sun, Y., Yang, F., Liu, M., Li, Z., Gong, X., & Wang, Y. (2023). Evaluation of the weighted mean temperature over China using multiple reanalysis data and radiosonde. Atmospheric Research, 285, 106664. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2023.106664 Wang, J., Zhang, L., Dai, A., Van Hove, T., & Van Baelen, J. (2007). A near-global, 2-hourly data set of atmospheric precipitable water from ground-based GPS measurements. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D11). Wang, X., Zhang, K., Wu, S., Fan, S., & Cheng, Y. (2016). Water vapor-weighted mean temperature and its impact on the determination of precipitable water vapor and its linear trend. Journal of Geophysical Research, 121(2), 833–852. https://doi.org/10.1002/2015JD024181 Ward, D. M., Kursinski, E. R., Otarola, A. C., Stovern, M., McGhee, J., Young, A., Hainsworth, J., Hagen, J., Sisk, W., & Reed, H. (2017). Retrieval of water vapor using ground-based observations from a prototype ATOMMS active cm-and mm-wavelength occultation instrument. Atmospheric Measurement Techniques Discussions, 1–36. Wick, G. A., Kuo, Y.-H., Ralph, F. M., Wee, T.-K., & Neiman, P. J. (2008). Intercomparison of integrated water vapor retrievals from SSM/I and COSMIC. Geophysical Research Letters, 35(21). Xia, P., Ye, S., Chen, B., Chen, D., & Xu, K. (2020). Improving the weighted mean temperature model: A case study using nine year (2007–2015) radiosonde and COSMIC data in Hong Kong. Meteorological Applications, 27(1), e1864. https://doi.org/10.1002/met.1864 Yao, Y., Shan, L., & Zhao, Q. (2017). Establishing a method of short-term rainfall forecasting based on GNSS-derived PWV and its application. Scientific Reports, 7(1), 12465. https://doi.org/10.1038/s41598-017-12593-z Zhang, Q., Ye, J., Zhang, S., & Han, F. (2018). Precipitable water vapor retrieval and analysis by multiple data sources: Ground-based GNSS, radio occultation, radiosonde, microwave satellite, and NWP reanalysis data. Journal of Sensors, 2018(1), 3428303. https://doi.org/10.1155/2018/3428303 Zhang, T., Wen, J., der Velde, R., Meng, X., Li, Z., Liu, Y., & Liu, R. (2008). Estimation of the total atmospheric water vapor content and land surface temperature based on AATSR thermal data. Sensors, 8(3), 1832–1845.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 490 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 100 |
||