發(fā)布時間：2023-05-27 02:19

　　采用IGRA提供的2017年81個無線電探空站的探空資料,對4種對流層延遲模型在中國區(qū)域的精度進行綜合評估與分析。結(jié)果表明,GPT2w模型的性能要優(yōu)于依賴氣象參數(shù)的Saastamoinen模型及基于球諧函數(shù)的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根誤差RMSE分別為-0.8 cm和4.1 cm,各測站的MB和RMSE分別處于-2～2 cm和1.3～7.9 cm之間。UNB3m模型在中國區(qū)域存在較大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可達10.2 cm。4種模型的精度對測站緯度具有一致的敏感性,表現(xiàn)為隨測站緯度的升高而降低;模型精度呈明顯季節(jié)性變化,且不同模型對季節(jié)的敏感程度有所差異;對流層濕延遲難以精確建模導(dǎo)致模型精度在夏季(RMSE為6～9 cm)低于冬季(RMSE為2～2.5 cm)。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 模型類型與輸入?yún)?shù)
2 研究區(qū)域和精度評估方法
    2.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)源
    2.2 精度評估方法和指標(biāo)
3 模型精度對比分析
    3.1 模型總體精度分析
    3.2 模型精度隨測站位置的變化特征
    3.3 模型精度隨季節(jié)變化特征
4 結(jié) 語



本文編號：3823703