利用CloudSat和GPS RO评估云对GPS掩星折射率的影响开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

云是大气中重要的组成部分，对地球辐射平衡、天气和气候变化起着至关重要的作用。

准确探测云的宏观和微观特征对于提高天气预报精度、深入理解气候变化机制以及保障航空航天安全至关重要。

近年来，全球导航卫星系统（gnss）掩星技术作为一种新型的大气探测手段，以其全天候、高精度、高垂直分辨率等优势，在全球气候变化和数值天气预报等领域得到了越来越广泛的应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

云对gnss掩星信号的影响一直是gnss气象学研究的热点和难点之一，国内外学者对此开展了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用cloudsat和gpsro数据进行云对gps掩星信号影响研究方面取得了一定进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.数据获取与预处理:收集cloudsat卫星的云廓线产品和gpsro的掩星观测数据，并对数据进行质量控制、格式转换、时空匹配等预处理工作。

2.云对gps掩星折射率影响的个例分析:选取典型个例，分析不同云类型（如层云、积云等）、云层厚度和水汽含量对gps掩星折射率廓线的影响，揭示云对gps信号路径弯曲的影响规律。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤:
1.数据获取与预处理:从cloudsat数据中心和相关机构获取cloudsat卫星的2b-geoprof产品和gpsro的掩星观测数据。

利用专业的气象数据处理软件对数据进行质量控制，剔除异常值和缺测值。

对cloudsat和gpsro数据进行时空匹配，将两种数据统一到相同的时间和空间分辨率上。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.关注云对gps信号路径弯曲的影响:现有研究多关注云对gps信号的衰减影响，而本研究将重点关注云对信号路径弯曲的影响，并探讨其对折射率反演的影响机制。

2.结合多源遥感数据:本研究将cloudsat和gpsro数据相结合，利用cloudsat数据提供的云垂直结构信息，更准确地分析云对gps掩星折射率的影响，并尝试构建基于多源遥感的云分类方法。

3.探索云分类新方法:本研究将机器学习算法应用于云分类，并利用cloudsat和gpsro数据提取特征参数，构建更精确、可靠的云分类模型，为gnss掩星数据的质量控制和校正提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.方浪,郭立新,陆兆华,等.基于cosmic掩星反演的中国地区大气加权平均温度时空变化特征[j].大气科学学报,2021,44(04):581-590.

2.朱玲,毛节泰,周紫鹃,等.2007～2018年cosmic掩星观测资料评估及应用于中国区域降水的初步研究[j].大气科学,2021,45(03):683-700.

3.黄贤源,张万昌,王振会,等.利用cosmic掩星资料反演得到的对流层顶高度与era-interim再分析资料的对比分析[j].大气科学学报,2018,41(02):229-238.