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水汽是大气中含量最丰富的温室气体，它维持着适宜生命生存的温度环境，也对全球变暖有着重要影响作用。水汽在大气中的含量具有复杂的空间和时间变化，深刻影响着全球各地的天气特征和气候环境。水汽的相位变化会不停地吸收和释放热量，影响着大气结构的稳定度，形成强对流天气；而水汽相位在短时间内的急剧变化会导致大气空间结构紊乱，引发破坏性天气的发生。因此，监测大气水汽含量和分布、深入了解水汽时空变化对气候变化研究、短期天气预报、灾害性气象天气预警有十分重要的意义。
地基GNSS反演水汽空间分布技术是一种利用GNSS卫星信号在大气中的传播延迟来反演大气水汽信息的技术。相较于传统水汽观测手段，它具有连续运行、低成本、全天候、时间分辨率和精度高等优点。利用地基GNSS不仅可以反演得到大气可降水量的二维信息，也可以通过水汽层析技术重构大气水汽密度的三维信息。本文详细阐述了地基GNSS反演大气可降水含量和三维水汽层析获取大气水汽密度的原理和方法；探讨了不同建模因子对气温气压模型精度的影响特点，分析了基于气温气压模型的ZHD精度；提出了可以提高GNSS水汽反演精度的加权平均温度模型和改善GNSS-PWV内插效果的方法；建立了基于遗传算法的三维水汽层析方法，开展了城市区域水汽层析实验；得到了一些有益的结论。本文主要研究成果和贡献如下：
1.基于大部分GNSS测站缺乏实测气象数据的事实，气温气压模型可以为ZHD的估计提供必要参数。分析了不同的模型表达式、不同时间分辨率和不同空间分辨率的建模数据对经验气温气压模型精度的影响，实验结果表明：温度递减率和比湿的日变化不明显，而温度和气压的建模必须考虑日周期的变化；增加模型表达式系数的个数，并不一定可以提高气温气压模型的精度；只有基于分段时间思想的模型表达式的表现会随着建模数据时间分辨率的提高而改善；而建模数据空间分辨率的提高会显著改善各个模型表达式的建模精度。探讨了基于经验模型的气温气压估值计算ZHD的精度，Saastamoinen模型的整体性能最好，但对于某些特殊区域，ZHD模型的选取需要进一步分析。
2.首次在全球范围内获取和分析了不同高度区间的加权平均温度递减率，并确定利用从地表高度到高于地表2km范围的Tm递减率进行时间序列分析，得到了全球范围1°×1°格网点上的Tm递减率的平均值、年振幅和半年振幅，建立了GPT2wh模型。ECMWF数据表明，GPT2wh模型对Tm的改善量在平均高差为54m的高度层为0.03K,而在平均高差为1994m的高度层达到了7.36K；无线电探空数据的比较显示，GPT2wh模型的平均RMSE和Bias分别为3.83K和-0.32K，比已有模型的精度提高了8%和66%。GPT2wh模型有效改善了已有模型估计Tm时缺乏高程改正的缺陷，提高了高差较大待求测站的Tm估计精度。
3.在全球范围内分析了地表气温和加权平均温度的线性关系，拟合结果表明线性关系不仅与位置相关，还和季节因素有关。进而建立了全球2.0°×2.5°的季节性格网GGTm-Ts模型，提供全球格网点高精度的Tm-Ts线性关系，结合气温气压模型以两种模式为全球GNSS测站提供Tm估值，分别服务于有实测地表气温和无实测地表气温的GNSS测站。以GGOSAtmosphere和探空数据获得的Tm为真值，比较结果表明：存在实测地表温度时，GGTm-Ts模型估计Tm的精度比Bevis公式提高了46.9%/15.3%，比GPT2w模型提高了37.8%/19.5%；无实测地表温度时，GGTm-Ts模型估计Tm的精度比GPT2w模型提高了7.2%/5.4%。
4.讨论了Bevis公式、GPT2w模型、GPT2wh模型和GGTm-Ts模型估计的Tm用于GNSS-PWV转换的影响。IGS测站数据表明：在地表气温可以实时获取的情况下，GGTm-Ts模型是用于PWV转换的首选；而在无实测气温数据的情况下，GPT2wh和GGTm-Ts模型的模式#2的转换精度相当，由于GPT2wh模型包含更多气象参数估值，它可以被更广泛的使用；考虑到GGTm-Ts模型和GPT2wh模型的格网分辨率分别为2.0°×2.5°和1°×1°，GGTm-Ts模型有更大的扩展空间。
5.提出了一种基于移去-内插-恢复思想的GNSS-PWV空间内插方法，利用本文建立的GPT2wh模型计算PWV估值，再用已有内插算法插值PWV残差项，最后恢复待求测站PWV信息。该方法不需要待求测站的地表实测气象数据，也无需对观测数据进行回归分析。香港卫星定位参考站网进行的站交叉检验和格网点检验表明：不同天气状况下PWV内插结果的差异与插值方法的关系不大，主要取决于研究区域实验期间PWV的稳定性；多次引入高程因子会对PWV空间内插带来不一致和误差；当待求测站高程不在参考站高程范围内，传统内插方法无法提供足够可靠的高差改正信息，导致内插精度偏低；基于移去-内插-恢复思想的GNSS-PWV空间内插方法有效提高了PWV的空间分辨率和内插精度，实现了无GNSS接收机的位置获取精确PWV信息的可能。
6.提出了采用灰度图的方式研究层析观测方程的矩阵病态性问题，并设定阈值来确定层析网格是否被充足卫星信号射线穿过。将层析观测方程构建为适应度函数，把矩阵求逆问题转换为函数最优化问题，进而提出一种基于遗传算法的水汽层析新方法，该方法不再过多依赖约束条件、先验信息和外部气象数据。香港卫星定位参考站网的水汽层析实验表明，基于遗传算法的水汽层析结果与无线电探空剖面、ECMWF三维水汽分布和传统最小二乘层析结果相比都有很好的一致性，可以提供可靠、精确的层析大气水汽密度结果。
地基GNSS反演水汽空间分布技术是一种利用GNSS卫星信号在大气中的传播延迟来反演大气水汽信息的技术。相较于传统水汽观测手段，它具有连续运行、低成本、全天候、时间分辨率和精度高等优点。利用地基GNSS不仅可以反演得到大气可降水量的二维信息，也可以通过水汽层析技术重构大气水汽密度的三维信息。本文详细阐述了地基GNSS反演大气可降水含量和三维水汽层析获取大气水汽密度的原理和方法；探讨了不同建模因子对气温气压模型精度的影响特点，分析了基于气温气压模型的ZHD精度；提出了可以提高GNSS水汽反演精度的加权平均温度模型和改善GNSS-PWV内插效果的方法；建立了基于遗传算法的三维水汽层析方法，开展了城市区域水汽层析实验；得到了一些有益的结论。本文主要研究成果和贡献如下：
1.基于大部分GNSS测站缺乏实测气象数据的事实，气温气压模型可以为ZHD的估计提供必要参数。分析了不同的模型表达式、不同时间分辨率和不同空间分辨率的建模数据对经验气温气压模型精度的影响，实验结果表明：温度递减率和比湿的日变化不明显，而温度和气压的建模必须考虑日周期的变化；增加模型表达式系数的个数，并不一定可以提高气温气压模型的精度；只有基于分段时间思想的模型表达式的表现会随着建模数据时间分辨率的提高而改善；而建模数据空间分辨率的提高会显著改善各个模型表达式的建模精度。探讨了基于经验模型的气温气压估值计算ZHD的精度，Saastamoinen模型的整体性能最好，但对于某些特殊区域，ZHD模型的选取需要进一步分析。
2.首次在全球范围内获取和分析了不同高度区间的加权平均温度递减率，并确定利用从地表高度到高于地表2km范围的Tm递减率进行时间序列分析，得到了全球范围1°×1°格网点上的Tm递减率的平均值、年振幅和半年振幅，建立了GPT2wh模型。ECMWF数据表明，GPT2wh模型对Tm的改善量在平均高差为54m的高度层为0.03K,而在平均高差为1994m的高度层达到了7.36K；无线电探空数据的比较显示，GPT2wh模型的平均RMSE和Bias分别为3.83K和-0.32K，比已有模型的精度提高了8%和66%。GPT2wh模型有效改善了已有模型估计Tm时缺乏高程改正的缺陷，提高了高差较大待求测站的Tm估计精度。
3.在全球范围内分析了地表气温和加权平均温度的线性关系，拟合结果表明线性关系不仅与位置相关，还和季节因素有关。进而建立了全球2.0°×2.5°的季节性格网GGTm-Ts模型，提供全球格网点高精度的Tm-Ts线性关系，结合气温气压模型以两种模式为全球GNSS测站提供Tm估值，分别服务于有实测地表气温和无实测地表气温的GNSS测站。以GGOSAtmosphere和探空数据获得的Tm为真值，比较结果表明：存在实测地表温度时，GGTm-Ts模型估计Tm的精度比Bevis公式提高了46.9%/15.3%，比GPT2w模型提高了37.8%/19.5%；无实测地表温度时，GGTm-Ts模型估计Tm的精度比GPT2w模型提高了7.2%/5.4%。
4.讨论了Bevis公式、GPT2w模型、GPT2wh模型和GGTm-Ts模型估计的Tm用于GNSS-PWV转换的影响。IGS测站数据表明：在地表气温可以实时获取的情况下，GGTm-Ts模型是用于PWV转换的首选；而在无实测气温数据的情况下，GPT2wh和GGTm-Ts模型的模式#2的转换精度相当，由于GPT2wh模型包含更多气象参数估值，它可以被更广泛的使用；考虑到GGTm-Ts模型和GPT2wh模型的格网分辨率分别为2.0°×2.5°和1°×1°，GGTm-Ts模型有更大的扩展空间。
5.提出了一种基于移去-内插-恢复思想的GNSS-PWV空间内插方法，利用本文建立的GPT2wh模型计算PWV估值，再用已有内插算法插值PWV残差项，最后恢复待求测站PWV信息。该方法不需要待求测站的地表实测气象数据，也无需对观测数据进行回归分析。香港卫星定位参考站网进行的站交叉检验和格网点检验表明：不同天气状况下PWV内插结果的差异与插值方法的关系不大，主要取决于研究区域实验期间PWV的稳定性；多次引入高程因子会对PWV空间内插带来不一致和误差；当待求测站高程不在参考站高程范围内，传统内插方法无法提供足够可靠的高差改正信息，导致内插精度偏低；基于移去-内插-恢复思想的GNSS-PWV空间内插方法有效提高了PWV的空间分辨率和内插精度，实现了无GNSS接收机的位置获取精确PWV信息的可能。
6.提出了采用灰度图的方式研究层析观测方程的矩阵病态性问题，并设定阈值来确定层析网格是否被充足卫星信号射线穿过。将层析观测方程构建为适应度函数，把矩阵求逆问题转换为函数最优化问题，进而提出一种基于遗传算法的水汽层析新方法，该方法不再过多依赖约束条件、先验信息和外部气象数据。香港卫星定位参考站网的水汽层析实验表明，基于遗传算法的水汽层析结果与无线电探空剖面、ECMWF三维水汽分布和传统最小二乘层析结果相比都有很好的一致性，可以提供可靠、精确的层析大气水汽密度结果。