摘要:本文使用BP神经网络、随机森林回归算法,对2017年全年风云三号C星(FY-3C)GNSS掩星温度廓线数据进行修正和评估.结果表明:在全球范围内,两种方法均可以修正GNSS掩星温度数据,随机森林回归算法的修正效果优于神经网络方法,随机森林回归算法和神经网络方法修正后的结果与再分析数据的平均绝对误差分别为0.03K与0.32K,均方误差分别为0.09K2与1.02K2.将全球按照10°×10°划分为324个网格后,随机森林回归算法对平均绝对误差与均方误差修正的正向收益分别为97.53%与92.9%,神经网络方法对平均绝对误差与均方误差修正的正向收益分别为75.61%与67.9%.

摘要:利用基于TEC的电子密度廓线反演方法，对2014年12月31日的COSMIC和FY-3C掩星任务的电离层掩星相位数据进行处理，将反演的电子密度廓线及电离层峰值参数分别与两个掩星任务的官方产品进行比较，发现两个掩星任务的反演结果与官方产品均具有较好的一致性.其中COSMIC反演结果与CDAAC官方产品的一致性略好于FY-3C反演结果与NSMC官方产品的一致性，且两个任务的NmF2的反演质量均优于hmF2的反演质量.但与COSMIC不同，FY-3C掩星电离层相位数据进行反演处理之前有必要进行滤波平滑预处理，且由于FY-3C非掩星时段的相位数据量太少，反演过程中不建议对TEC进行改正.

摘要:大气重力波是地球大气层中广泛存在的重要大气动力学扰动，研究其分布和变化规律对理解大气物理、大气结构以及大气动力学等具有重要意义.传统大气重力波探测手段，如雷达和探空气球等，均存在探测时间短、有效探测高度低等缺点，全球卫星导航系统（GNSS）掩星观测具有全天候、低成本、高精度等优点，被广泛应用于地球大气探测和研究，为研究区域或全球重力波变化和活动特征提供了新的观测手段.本文利用中国第一颗搭载GNSS掩星设备气象卫星——风云3C （FY-3C）获得的掩星数据，反演得到2014年8月—2016年12月大气温度轮廓线，并首次估计重力波参数分布，分析了重力波参数的时空变化分布特征.结果表明，海陆季节性对流导致冬夏两季的重力波势能强于春秋两季，赤道对流作用导致赤道区域重力波强于两极，夏季南半球中低纬度地区重力波活动频繁，冬季北半球中低纬度区域重力波活动频繁.重力波随着高度的上升，势能逐渐下降.另外，地形是低层大气重力波的主要来源.