近年来,我国许多大城市都出现了较为严重的雾霾天气。空气中的污染颗粒(PM2.5)含量是表征雾霾天气的关键指标,雾霾发生进程中,会导致空气中的PM2.5含量剧增。由于空气悬浮颗粒具有吸水性,使得大气中的对流层延迟及水汽含量也发生变化。那么,在雾霾天气中,对大气中的对流层延迟及水汽含量进行精细探测,或将对雾霾天气的监测具有一定的指示作用。传统的对流层大气探测手段存在时空分辨率偏低和价格昂贵等不足。地基GPS/GNSS气象学的兴起,可为近地空间提供实时、高精度、高时空分辨率的对流层延迟及水汽含量。因此,本文拟采用PM2.5数据及GPS观测值,开展在雾霾天气中GPS对流层延迟及水汽含量的变化研究,分析其在雾霾天气中的时序变化规律,为雾霾天气的形成与预报提供一定的参考。主要研究内容及成果如下:1)系统研究了利用地基GPS反演可降水量的方法,分析了 GMF、VMF1、NMF三种映射函数在实际数据处理中的效果,发现在实际数据处理中三者对定位影响的区别不明显;2)选取了 2014年1月、2月的PM2.5数据和美国国家大气研究中心(the National Center for Atmospheric Research,NCAR)提供的 BJFS、CHAN、SHAO站的数据(NCAR可提供IGS站的2h分辨率的对流层及可降水量数据),对这两个月内的严重雾霾天气中雾霾发生、持续、消散三个阶段的ZTD、ZWD、PWV变化趋势进行分析。分析结果表明,在雾霾的发生、持续和消散阶段,ZTD、ZWD、PWV都与PM2.5的变化趋势有良好的一致性,但是变化的起止时间不一定同步。而且,重度雾霾天气对维持高水平的ZTD、ZWD和PWV有积极作用;3)选取BJFS站2015年1月、2月、6月、7月、11月、12月的GPS观测数据,通过GAMIT解算得ZTD、ZWD、PWV,根据历史天气选取其中雾霾发生天气进行分析。得出结论:严重的雾霾天气对ZTD的变化有影响,较高的PM2.5可使ZTD维持在一个较高数值。在夏季,由于强对流天气给大气污染物创造了扩散条件,频繁降雨,以致在某些频繁降雨的时间段PM2.5与ZWD的变化趋势没有明显的一致性,主要体现为PM2.5持续维持在低水平而ZWD反复波动,极短时间的降水天气会少量降低ZWD,不一定会导致PM2.5的明显下降,在春、秋、冬季,高数值的PM2.5不一定会伴随着高数值ZWD出现,而明显变化的PM2.5大多数情况下会与ZWD的变化趋势保持一致;4)选取2015年BJFS站多个短期时段(3~7天)进行PWV在雾霾天气的变化分析以及PWV与PM2.5相关性的分析,得出结论:PWV与PM2.5之间存在着一定的相关性,但是相关系数不稳定,在PM2.5与PWV都存在明显的大幅度变化时,相关系数也较高。当PM2.5数值保持很低时,PWV与PM2.5的相关性偏低。鉴于二者相关系数因选取实验数据的差异而有明显不同,并且没有普遍适用的规律,目前地基GPS尚不能单独作为一种完善的手段用于雾霾监测。