本文選題：GPTw模型 + 天頂對(duì)流層延遲��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：各種對(duì)流層經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?GPT2w模型是目前標(biāo)稱(chēng)精度最高的對(duì)流層經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?其在模型化對(duì)流層延遲的同時(shí),也提供具體的模型化氣象元素。以USNO的ZTD產(chǎn)品檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚙TD精度;以IGRA發(fā)布的大氣廓線(xiàn)數(shù)據(jù),對(duì)模型加權(quán)平均溫度T_m、水汽直減率λ的精度進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算發(fā)現(xiàn),模型加權(quán)平均溫度T_m具有-2.56K的系統(tǒng)偏差,改正該偏差后,模型ZTD對(duì)比USNO偏差從-1.38 mm提升至-0.3 mm;還驗(yàn)證了模型水汽直減率λ的兩種獲取方式具有很好的一致性。提出以測(cè)站氣壓P、測(cè)站溫度t、測(cè)站相對(duì)濕度hr為實(shí)測(cè)氣象元素,以校正后的T_m、高精度的λ為經(jīng)驗(yàn)氣象元素,作為對(duì)流層延遲模型輸入?yún)?shù)的互融方法。該互融方法計(jì)算ZHD、ZWD經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头謩e采用目前最優(yōu)的Saast靜力學(xué)延遲模型和AskneNordius濕延遲模型。以USNO發(fā)布的340個(gè)IGS跟蹤站的對(duì)流層延遲數(shù)據(jù)作為參考,該互融方法較直接氣象元素法、校正后的GPT2w模型均有顯著精度提升。在不可獲取氣象數(shù)據(jù)的前提下,校正后的GPT2w模型具有很高的先驗(yàn)精度;若可獲取近實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)(如自動(dòng)氣象站),則推薦采用新的參數(shù)互融模型。
[Abstract]:Among the various tropospheric empirical models, the GPT2w model is currently the most accurate one in the troposphere. It not only models the tropospheric delay, but also provides the specific meteorological elements for modeling the troposphere. The accuracy of the model is verified by using the ZTD product test model of USNO and the atmospheric profile data published by IGRA to verify the accuracy of the weighted mean temperature T _ m and the water vapor direct reduction rate 位. It is found that the weighted average temperature of model T stack has a systematic deviation of -2.56 K. after correcting the deviation, the model ZTD increases the USNO deviation from -1.38 mm to -0.3 mm, and also verifies that the two methods of obtaining the model water vapor direct reduction rate 位 have good consistency. This paper presents a method of mutual fusion of the input parameters of the tropospheric delay model with the measured station pressure (P), the station temperature (t), the station relative humidity (hr) as the measured meteorological elements, the corrected T _ (m) and the high precision 位 as the empirical meteorological elements. The empirical model of ZHDN ZWD is calculated by using the current optimal Saast statics delay model and Askne Nordius wet delay model. Based on the tropospheric delay data of 340 IGS tracking stations released by USNO, the accuracy of the modified GPT2w model is improved significantly compared with the direct meteorological element method. The corrected GPT2w model has a high prior precision on the premise that meteorological data can not be obtained. If the near real time meteorological data (such as automatic weather station) can be obtained, a new model of parameter fusion is recommended.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué);中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家重大科學(xué)儀器設(shè)備開(kāi)發(fā)專(zhuān)項(xiàng)(2011YQ120045) 國(guó)家自然科學(xué)基金(41304023)~~
【分類(lèi)號(hào)】：P228

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本文編號(hào)：2093053