针对基于单系统单卫星GNSS-MR(GNSS Multipath Reflectometry)土壤湿度反演的可靠性不高、实际可操作性不强和最小二乘估计不具鲁棒性的缺点,为获取更优的延迟相位估值,并改善GNSS-MR土壤湿度反演的可靠性和实际可操作性,同时简化繁杂的选星过程,提出了一种基于抗差估计的多系统多卫星组合GNSS-MR土壤湿度反演算法。该算法首先顾及多径环境的差异性、多径误差的周期特性等进行信噪比SNR(Signal to NoiseRatio)观测值的筛选,然后采用基于IGGⅢ(Weight Function Ⅲ Developed by Institute of Geodesy and Geophysics)权函数的抗差估计解求延迟相位,进而获得表征土壤湿度变化趋势的延迟相位组合。实验结果表明,相较于未采用抗差估计的多系统多卫星组合(方案1)和单卫星组合(方案3),得益于抗差估计良好的鲁棒性,基于抗差估计的多系统多卫星组合(方案2)和单卫星组合(方案4)获得了较高的建模精度,所得延迟相位与实测土壤湿度间的相关系数分别为0.97和0.95、土壤湿度拟合残差的均方根误差分别为0.010和0.012;同时,方案2和方案4还取得了较高的土壤湿度预报精度,土壤湿度预测值与土壤湿度实测值间的相关系数分别为0.92和0.91、土壤湿度预报残差的均方根误差分别为0.016和0.023;此外,相比于方案4,方案2在采用抗差估计解求延迟相位的基础上,采用多系统多卫星组合进一步提升了延迟相位的估值精度,从而不仅避免了复杂的选星过程,而且还获得了更好的建模效果和更高的土壤湿度预报精度。
针对2015年5月9~11日香港地区的一次连续性强降水,利用GAMIT软件反演了降水过程中各站逐时GPS/PWV资料,详细分析了GPS/PWV的变化特征。结果表明：单CORS站GPS/PWV大小与其局域实际降水量大小无直接的关系;3 h GPS/PWV等值线变化图可以从整体上很好地反映实际降水过程中GPS/PWV的演变过程;区域GPS/PWV分布因其特殊的地理环境而呈现一定的规律性;GPS/PWV在达到峰值以后的下降过程中,当RH值激增至高值稳定区时发生强降水的可能性非常大。
