| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,171 |
| تعداد مقالات | 77,073 |
| تعداد مشاهده مقاله | 156,187,273 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 117,771,316 |
بررسی مدلهای دمای میانگین وزندار جوی بر اساس مشاهدات رادیوسوند در ایران | ||
| فیزیک زمین و فضا | ||
| مقاله 8، دوره 52، شماره 1، خرداد 1405، صفحه 121-137 اصل مقاله (1.36 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2026.399918.1007712 | ||
| نویسندگان | ||
| علی سام خانیانی* ؛ محمدرضا حسین زاده | ||
| گروه مهندسی نقشه بردای، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران. | ||
| چکیده | ||
| دمای میانگین جوی (Tm)، یکی از پارامترهای کلیدی در تبدیل تأخیر تر (ZWD) به بخار آب قابل بارش (PWV) محسوب میشود و نقش مهمی در فرایند برآورد PWV با استفاده از مشاهدات سامانه ناوبری ماهوارهای جهانی (GNSS) دارد. از آنجاییکه برآورد دقیق Tm نیاز به نمایههای قائم دما و رطوبت جوی دارد، تا به امروز چندین مدل منطقهای و جهانی تجربی برای برآورد آن توسعه داده شده است. هدف از این پژوهش، ارزیابی صحت برخی از جدیدترین مدلهای جهانی و منطقهای Tm در کشور ایران و همچنین معرفی مدلی مبتنیبر الگوریتم ماشین بردار پشتیبان ( ) با هدف افزایش دقت برآورد Tm در منطقه مورد مطالعه است. بهمنظور ایجاد مدل از مشاهدات ۱۱ ایستگاه رادیوسوند از سال ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۳ استفاده شد و برای ارزیابی مدل پیشنهادی در کنار دیگر مدلها، از Tm مشتقشده از دادههای تمام ایستگاهها در سال 2024 بهره گرفته شد. نتایج ارزیابی نشان داد که مدل پیشنهادی در کاهش مقدار RMSE نسبت به هفت مدل منتخب شامل Bevis، hgpt2، gpt2w، gpt3، GTrop، GGNTm و Rahimi بهترتیب بهبودهای معادل ۲۵/۳، ۴۳/۲، ۰۰/۱، ۰۲/۱، ۵۸/۰، ۶۱/۰ و ۶۱/۰ سلسیوس را محقق ساخته است. پس از مدل ، بهطور میانگین، مدلهای GTrop، GGNTm و Rahimi در منطقه مورد مطالعه کارایی بهتری را نسبت به سایر مدلها ارائه دادند. همچنین، مدل پیشنهادی در شرایط بارشی نیز با سایر مدلها مقایسه شد و تحلیلهای آماری عملکرد بهتر آن را نسبت به سایر مدلها تأیید کرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| دمای میانگین جوی؛ هواشناسی به کمک GNSS؛ رادیوسوند؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
| مراجع | ||
|
Alber, C., Ware, R., Rocken, C & Braun, J. (2000). Obtaining single path phase delays from GPS double differences. Geophysical Research Letters, 27, 2661–2664. Allan, RP. (2012). The Role of Water Vapor in Earth’s Energy Flows. Surv Geophys, 33, 557–564. Sharifi M. A., Sam Khaniani, A. & Joghataei, M. (2015). Comparison of GPS precipitable water vapor and meteorological parameters during rainfalls in Tehran. Meteorology and Atmospheric Physics, 127(6), 701-710. Abdelfatah, M.A., Elhady, S. R., Mousa, A. & El‑Fiky, G.S. (2024). A new Egyptian Grid Weighted Mean Temperature (EGWMT) model using hourly ERA5 reanalysis data in GNSS PWV retrieval. Scientific Reports, 14(1), 14608. Boudouris, G. (1963). On the index of refraction of air, the absorption and dispersion of centimeter waves by gases. Journal of Research of the National Bureau of Standards, 67D, 631-684. Bolton, D. (1980). The computation of equivalent potential temperature. Monthly Weather Review, 108(7), 1046–1053. Beria, H., Nanda, T., Singh Bisht, D & Chatterjee, C. (2017). Does the GPM mission improve the systematic error component in satellite rainfall estimates over TRMM? An evaluation at a pan-India scale. Hydrol Earth Syst Sci, 21, 6117–6134. Bevis, M., Businger, S., Herring, T.A., Rocken, C., Anthes, R.A & Ware, R.H. (1992). GPS meteorology: remote sensing of the atmospheric water vapor using the global positioning system. Journal of Geophysical Research, 97(D14), 15787–15801. Bevis, M., Chiswell, S., Herring, TA., Anthes, RA., Rocken, C .& Ware, R.H. (1994). GPS meteorology: mapping zenith wet delays onto precipitable water. J Appl Meteor, 33(3), 379-386. Braun, J., Rocken, C. & Ware, R. (2001). Validation of line-of-sight water vapor measurements with GPS. Radio Science, 36, 459–472. Boehm, J., Moeller, G., Schindelegger, M., Pain, G & Weber, R. (2015). Development of an improved empirical model for slant delays in the troposphere (GPT2w). GPS Solutions, 19(3), 433-441. Davis, J.L., Herring, T.A., Shapiro, I.I., Rogers, A.E.E & Elgered, G. (1985). Geodesy by Radio Interferometry: Effects of Atmospheric Modeling Errors on Estimates of Baseline Length. Radio Science, 20, 1593–1607. Rahimi, H., Asgari, J & Nafisi, V. (2022). Local modeling of weighted mean temperature in Iran and its impact on GNSS meteorology. Acta Geophysica, 70(3), 1445-1454. He, C., Wu, S., Wang, X., Hu, A., Wang, Q & Zhang, K. (2017). A new voxel-based model for the determination 669 of atmospheric weighted mean temperature in GPS atmospheric sounding. Atmospheric Measurement Techniques, 10(6), 2045-2060 Hollander, M. & Wolfe, D.A. (1973). Nonparametric statistical methods. John Wiley & Sons, New York-Sydney-Tokyo-Mexico City. Hopfield, H.S. (1971). Tropospheric effect on electromagnetically measured range prediction from surface weather data. Radio Science, 6, 357–367. Huang, L., Jiang, W., Liu, L., Chen, H & Ye, S. (2018). A new global grid model for the determination of atmospheric weighted mean temperature in GPS precipitable water vapor. Journal of Geodesy, 93, 159–176. Huang, L., Liu, L., Chen, H & Jiang, W. (2019). An improved atmospheric weighted mean temperature model and its impact on GNSS precipitable water vapor estimates for China. GPS Solutions, 23(2), 51. Huang, L., Li, H., Li, J., Liu, L., Zhao, Q & Zhou, L. (2022). Random Forest-Based Model for Estimating Weighted Mean Temperature in Mainland China. Atmosphere, 13, 1368. Kouba, J. & Héroux, P. (2001). Precise point positioning using IGS orbit and clock products. GPS Solutions, 5, 12–28. Landskron, D. & Boehm, J. (2017). VMF3/GPT3: Refined discrete and empirical troposphere mapping functions. Journal of Geodesy, 92(3), 349-360. Li, XX., Dick, G., Lu, CX., Ge, MR., Nilsson, T., Ning, T., Wickert, J & Schuh, H. (2015). Multi-GNSS Meteorology: Real-Time Retrieving of Atmospheric Water Vapor from Beidou, Galileo, GLONASS and GPS Observations. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 53, 6385–6393. Li, L., Li, Y., He, Q. & Wang, X. (2022). Weighted Mean Temperature Modelling Using Regional Radiosonde Observations for the Yangtze River Delta Region in China. Remote Sens, 14, 1909. Li, K., Li, L., Hu, A., Pan, J., Ma, Y & Zhang, M. (2023). Research on Modeling Weighted Average Temperature Based on the Machine Learning Algorithms. Atmosphere, 14, 1251. Murray, FW. (1967). On the computation of saturation vapor pressure. J. Appl Meteor, 6, 203-204. Mateus, P., B. Mendes, V., Catalao, J. & Nico, G. (2020). An ERA5-Based Hourly Global Pressure and Temperature (HGPT) Model. Remote Sens, 12(7), 1098. Mateus, P., B. Mendes, V. & Plecha, S. (2021). HGPT2: An ERA5-Based Global Model to Estimate Relative Humidity. Remote Sens, 13(11), 2179. Ma, Y., Zhao, Q., Wu, K., Yao, W., Liu, Y., Li, Z. & Shi, Y. (2022). Comprehensive Analysis and Validation of the Atmospheric Weighted Mean Temperature Models in China. Remote Sens, 14, 3435. Niell, A.E. (1996). Global mapping functions for the atmosphere delay at radio wavelengths. J Geophys Res 101, 3227–3246. Smith, E.K & Weintraub, S. (1953). The Constants in the Equation for Atmospheric Refractive Index at Radio Frequencies. Proceedings of the IRE, 41, 1035-1037. Saastamoinen, J. (1972). Atmospheric correction for the Troposphere and stratosphere in radio ranging of satellites in the use of artificial satellites for geodesy. Geophysics Monoger, 15, 247–251. Snoek, J., Larochelle, H & Adams, R.P. (2012) Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms, Advances in Neural Information Processing Systems. Sun, Z., Zhang, B. & Yao, Y. (2019). A Global Model for Estimating Tropospheric Delay and Weighted Mean Temperature Developed with Atmospheric Reanalysis Data from 1979 to 2017. Remote Sens, 11, 1893. Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Mach Learn, 20, 273–297. Vapnik, V. (1999). The nature of statistical learning theory. Springer, Berlin. Wang, X., Li, L., Li, Y & He, Q. (2022). Weighted Mean Temperature Modelling Using Regional Radiosonde Observations for the Yangtze River Delta Region in China. Remote Sens. Zhang, B., Wang, Z., Li, W., Jiang, W., Shen, Y., Zhang, Y., Zhang, S & Tian, K. (2022). An Improved Spatiotemporal Weighted Mean Temperature Model over Europe Based on the Nonlinear Least Squares Estimation Method. Remote Sens, 14, 3609. Zumberge, J.F., Heflin, M.B & Jefferson, D.C. (1997). Precise point positioning for the efficient and robust analysis of GPS data from large networks. Journal of Geophysical Research, 102(B3), 5005–5017. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 440 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 80 |
||