臺灣博碩士論文加值系統

根據前人研究顯示，偵測大氣可降水量變化對於掌握特定天氣現象，如降雨或是颱風動態監測具有相當幫助。因此對天氣預報來說，大氣可降水量的估計具有其重要性。
近年來，全球定位系統 (Global Positioning System; GPS) 訊號應用越來越廣泛，運用於大氣可降水量估算上，將可以彌補探空氣球觀測大氣可降水量時，空間限制及時間解析度上的不足。然而，因應GPS 觀測而配套發展出來的地面氣象模式，具有一定程度的區域性特徵。該特性將造成應用於其它區域時，對於大氣可降水量計算上之誤差。
本研究主要工作在於，利用探空氣球資料發展適用於臺灣的氣象模式，降低其應用於大氣可降水量時產生的誤差。主要探討重點：
1. 探空氣球受到氣球飛行高度限制，使得飛行限制高度至衛星之間尚存有一段無法測量的區域。而研究中發現，此段稀薄的中性大氣造成的訊號遲延量，佔整體遲延量約在 6% ~ 8% 之間。因此，將此段空氣造成的遲延量彌補以後，整段的遲延量才能拿來做為修正地面氣象模式的依據。
2. 對於玉山氣象站，在利用Saastamoinen地面氣象模式配合GPS 訊號求取大氣可降水量時，約有百分之八的點數會出現負值。所以在求取玉山大氣可降水量時，使用乾遲延量來配合轉換因子會有較好的結果。
3. 靜力平衡遲延與乾遲延量間存在著週期性的變化，找出之間的關係，將讓吾人得以直接利用地面氣象模式來求取乾遲延量，在缺乏探空氣球資料的區域將有助於大氣可降水量求取。
本研究分析板橋、花蓮地面氣象測站以及玉山測站資料。最後：
1.經由分析加上乾遲延彌補過後的探空氣球資料，以及利用原有的
地面氣象模式所得到的靜力平衡遲延量，吾人找到了季節性的變化。
2.使用統計與線性回歸的方式，吾人求得修正式及其係數，使得此
週期性的誤差被消除掉，並且使得最後得到之量值為純粹由乾空氣所造成的遲延量，簡化了分析大氣可降水時的複雜程度。
3.並且透過修正式，吾人亦可降低玉山負值現象的影響。因此，
能夠對玉山可降水量作出較準確的估算。

We can handel some weather characteristic by detecting the variation of atmospheric
precipitable water (PW) , such as rainfall or monitoring trace of typhoon.
Recently the usage of GPS signal become more and more popular and convenient.It can be used to different way. However, the inaccuracy ground-based meteorology model will cause error to get the value of precipitable water.
The major work of this study is to use radiosonde data to adjust the ground-based meteorology model of Taiwan so that we can reduse the error comes from the inaccuracy of the original model. The corresponding charistic and relationship will mainly discuss below:
1. The limit of the radiosonde flying elevation.
2. Minus value while solving Mt. Yu data
3. The periodic relationship between the hydrostatic delay come from saastamoinen ground-based model and dry delay.
By analysing data from banchao, hualan, and Mt. Yu we got:
1. The seasonally variation between the true and model value.
2. By using the adjusting formula we can get the pure dry delay result from dry air so that we can simplize the problem while we wanna get PW value.
3. By using the adjusting formula we can reduce
the minus value points while solving data of Mt. Yu.

目錄
摘要I
目錄III
圖目錄V
表目錄IV
第一章前言1
第二章理論基礎2
2.1 訊號與遲延量2
2.1.1 GPS 訊號傳播2
2.1.2 大氣對訊號的影響3
2.1.3 中性大氣對訊號的影響3
2.3 地面氣象模式6
2.3.1 Modified Hopfield 模式6
2.3.2 Saastamoinen 模式8
2.4 全球定位系統(GLOBAL POSITION SYSTEM; GPS)10
2.4.1 載波觀測10
2.4.2 無電離層組合11
2.5 可降水量求取12
第三章資料處理13
3.1 氣象觀測資料13
3.2 GPS 觀測資料16
第四章 地面氣象模式改進18
4.1 求取大氣可降水量18
4.2 乾遲延彌補量19
4.3 修正式求取20
4.3.1 Saastamoinen 地面氣象模式誤差20
4.3.2 修正地面氣象模式21
4.3.3 玉山濕遲延負值改善24
第五章 結果討論60
5.1地面測站60
5.2 改進玉山觀測60
5.3 結論與心得61
參考文獻63

圖目錄
圖 1臺灣區測站分布圖 ( 余, 2000 )17
圖 2利用BERNESE軟體處理GPS 觀測資料獲取總遲延量流程圖18
圖 3乾遲延彌補量與乾遲延量比例圖25
圖 4由遲延量誤差影響大氣可降水量示意圖。26
圖 5乾遲延與靜力平衡遲延比較圖27
圖 6乾遲延與靜力平衡遲延相關係數圖28
圖 7探空氣球乾遲延與地面氣象靜力平衡遲延比較圖。29
圖 8乾遲延與靜力平衡遲延相關係數圖30
圖 9 乾遲延量與靜力平衡遲延差值變化圖(板橋1995至1998年)31
圖 10探空氣球靜力平衡遲延與乾遲延比較圖。(板橋)32
圖 11探空氣球乾遲延與靜力平衡遲延相關係數圖(板橋)33
圖 12探空氣球靜力平衡遲延與乾遲延比較圖。(花蓮)34
圖 13探空氣球乾遲延與靜力平衡遲延相關係數圖35
圖 14探空氣球與地面氣象靜力平衡遲延關係圖 (板橋)36
圖 15探空氣球DZD與ZHD相關係數比較圖37
圖 16探空氣球靜力平衡遲延與地面氣象靜力平衡遲延關係圖38
圖 17探空氣球DZD與ZHD相關係數比較圖39
圖 18修正後地面氣象與探空氣球所得乾遲延量相關性比較圖。40
圖 19遲延量相關係數與斜率M示意圖。41
圖 20乾遲延量比較圖。42
圖 21乾遲延量比較圖。43
圖 22玉山負值可降水示意圖。44
圖 23玉山負值可降水改進圖。45


表目錄
表 1 SAASTAMOINEN 地面氣象模式對高程修正項，B9
表 2 SAASTAMOINEN地面氣象模式對於不同觀測天頂角及高程之修正 9
表 3 衛星訊號常見名稱與頻率對照表10
表 4 1993年之前探空氣球資料表14
表 5置有GPS接收器之測站，其站代號、接收器型號、天線種類對照表。16
表 6探空氣球與GPS 訊號之優缺點比較表19
表 7各年份資料套用修正式前套用後與探空氣球所得到乾遲延量比較之相關係數表 [資料：板橋測站] 。23
表 8各年份資料套用修正式前套用後與探空氣球所得到乾遲延量比較之相關係數表 [資料：花蓮測站] 。23
表 9相關係數 (Y=MX+B) 斜率與B值表 [資料：板橋測站] 。24

參考文獻
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