一种优化的对流层天顶延迟融合模型FZTD

对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)定位精度的主要误差源之一,模型修正法是目前削弱对流层延迟影响的主要方法. 以简单易用的角度为切入点,综合UNB3模型的简易性和GPT2w模型的高精度特点,构建一种简易且精度较高的对流层天顶延迟融合模型(FZTD). 并利用多年的国际GNSS服务(IGS) 对流层天顶延迟(ZTD)数据对该模型精度进行了验证. 结果表明FZTD模型的均方根(RMS)与平均偏差(bias)值分别为4.4 cm和?0.3 cm,均小于传统模型UNB3m(RMS:5.1 cm,bias:1.1 cm)和EGNOS(RMS:5.1 cm,bias:0.3 cm),定位精度提高了14%,而且在南半球提高尤为明显,特别在南极地区,精度提高了近3倍,弥补了传统模型在南北半球精度差异大的不足. 新模型总气象参数仅为120个比GPT2w模型急剧减少,与传统模型相当,为GNSS实时导航定位终端的预定义对流层延迟改正提供了更优的选择.      

GGOS对流层延迟产品精度分析及在PPP中的应用

对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源,GNSS广域增强需要高精度的对流层延迟产品进行误差修正。对流层延迟可通过GNSS进行实时估计,也可通过融合多源数据的数值气象预报模型获取。IGS发布的全球对流层天顶延迟产品由GNSS解算,其精度可达4mm,时间分辨率为5min,但其分布不均匀,在广袤的海洋区域无数据覆盖。GGOS Atmosphere基于ECMWF 40年再分析资料,可提供1979年以来时间分辨率为6h、空间分辨率为2.5°×2°的全球天顶对流层总延迟格网数据。本文通过2015年全球IGS测站的ZTD资料对GGOS的ZTD产品进行了评估,研究了GGOS Atmosphere对流层延迟产品与IGS发布ZTD资料之间的系统差,通过线性拟合估计出每个测站GGOS-ZTD与IGSZTD系统差系数(包括比例误差a和固定误差b),然后对比例误差a、固定误差b进行球谐展开,建立了两种ZTD数据源之间的系统差模型。选取IGS测站和陆态网测站,对附加系统偏差改正后的GGOSZTD产品对PPP的收敛速度的影响进行研究。本文研究结果表明:GGOS-ZTD与IGS-ZTD间存在系统偏差,其bias平均为-0.54cm;两者之间较差的RMS平均为1.31cm,说明GGOS-ZTD产品足以满足广大GNSS导航定位用户对对流层延迟改正的需要。将改正了系统差后的GGOS-ZTD产品用于ALBH、DEAR、ISPA测站、PALM测站、ADIS测站、YNMH测站、WUHN测站进行PPP试验,发现可明显提高定位收敛速度,尤其是在U方向上,收敛速度分别提高10.58%、31.68%、15.96%、43.89%、51.46%、14.69%、18.40%。     

对流层经验改正模型在中国区域的精度评估

对流层延迟是全球导航卫星系统(GNSS)计算的主要误差之一,其模型精度对测站坐标解算有较大影响,在高程方向尤为明显。因此,有必要对不同的对流层延迟改正模型的适用性进行评估。采用SHA解算了中国陆态网GNSS跟踪站的对流层天顶延迟数据,对常用的对流层改正模型EGNOS/UNB3m/GPT/GPT2的天顶延迟量在中国不同区域、不同季节的适用性进行了分析。结果显示,4种模型的RMS均为4~5cm,各模型RMS之差小于1cm,其中GPT2模型的RMS最小;4种模型的平均偏差(BIAS)为1cm左右,GPT2模型的BIAS最大,为1.5cm;时间上,各个模型在夏季精度普遍较低,这是因为夏季水汽丰富,对流层湿延迟变化较大;空间上,各模型在东南沿海精度较低,因为东南沿海气候湿润,湿延迟变化较大;各模型精度对测站高程不敏感,精度在比较高的测站并无明显降低。通过对不同模型在中国区域的精度分析,验证该改正模型可以为中国区域用户的对流层模型的选择提供一定的参考。     

GTDM:一种获取全球对流层延迟的新模型

对流层延迟是GNSS定位的主要误差源。现有的各对流层延迟模型大多存在过度拟合的弊端,不能反映延迟在短时间内的细节变化。本文利用2011-2017年ECMWF气象资料分析了对流层延迟的变化特征,发现同一格网相邻年份之间全球对流层延迟偏差绝大多数在5 cm内。在此基础上,本文提出了一种非参数拟合的对流层延迟模型GTDM。经验证,GTDM模型具有较好的拟合效果。本文将2016-2017年IGS分析中心提供的对流层延迟产品数据、探空气象数据解算的对流层延迟作为外检核数据,验证结果表明,GTDM模型在全球范围的精度均优于GZTD、GPT2w、UNB3m模型。GTDM模型建模方法简单,可避免过度拟合对流层延迟值的问题,能够有效地反映对流层延迟变化特征。     

一种新的全球对流层天顶延迟模型

利用IGS提供的高精度对流层天顶延迟数据,在全球范围内详细分析对流层延迟在高程及水平方向的变化规律,建立了一种新的全球对流层天顶延迟模型。该模型计算方法简单,只与年积日和位置参数有关,无需气象参数。经检验,新模型的对流层延迟改正精度优于输入标准气象参数的几种常用的对流层延迟模型,满足卫星实时定位和导航的精度要求。     

区域天顶对流层延迟时空变化特性及其建模研究

介绍几种常用的全球对流层延迟改正模型和几种区域对流层延迟模型的建立方法,再利用美国密歇根州的8个测站天顶对流层延迟数据对天顶对流层延迟进行研究,得出天顶对流层延迟在时间尺度及空间尺度上的变化规律,与经度和纬度相关性一般,与高程强相关。通过美国密歇根州的4个测站数据分别计算3种区域对流层延迟模型,得出各个模型的精度,并比较它们的优劣,结论是一次线性插值模型是三者中精度最高的模型。     

基于球冠谐分析的区域精密对流层建模

对流层延迟是影响GPS定位精度的主要误差来源。随着精度要求的提高,经验模型已经不能满足精密定位的需要,而世界许多地区建立的连续运行参考站系统为建立区域对流层模型提供了一个很好的契机。本文分析了常用的对流层区域实时模型方法的不足,提出了基于球冠谐 (SCHA, Spherical Cap Harmonic Analysis)的区域精密对流层模型。与常用的四参数模型进行对比分析发现,SCHA模型在内符合精度上有显著提高（RMS值在5mm内）,在外符合精度上比传统模型拟合效果提高了50%左右（RMS值在1cm内）。SCHA模型能更好的描述对流层的空间变化,适用于大区域对流层延迟实时建模。     

UNB对流层延迟改正模型的精度分析

为了消弱对流层对GPS高精度定位的影响,UNB(University of New Brunswick)发布了最新的格网天顶对流层延迟。本文介绍该数据模型的内插改正方法,采用全球12个IGS站比较内插精度,结果显示大部分测站的中误差小于±5 cm,可以为卫星定位和对流层延迟估计提供较为准确的初值。     

IGS精密星历和钟差对天顶对流层延迟精度的影响

为研究IGS精密轨道和钟差产品对天顶对流层延迟精度的影响,文章利用位于中国北京、上海、拉萨等地的6个IGS跟踪站所提供的2013年4月7日～10日4天的数据,采用GPSTools软件进行实验,计算各跟踪站的天顶对流层延迟(ZTD),并与IGS提供的对流层延迟产品进行对比.结果表明,利用IGS精密轨道解算的ZTD与IGS提供的ZTD相当,两者偏差的平均RMS优于5mm,利用IGS超快速钟差预报部分解算的ZTD与IGS提供的ZTD存在2cm～3cm误差,平均RMS大于1cm.     

一种新的区域对流层天顶延迟模型——GHop

针对传统的对流层天顶延迟模型在估算天顶延迟中存在精度不高和稳定性差的问题,提出了一种在Hopfield模型基础上增加年周期和半年周期项的方法。该方法利用中国区域45个站2012—2014年的全球大地测量观测系统大气数据,分析了天顶对流层延迟以及Hopfield模型残差的时间序列和频谱分布规律,由此引入年周期和半年周期项,建立了适应中国区域的GHop模型,并对两种模型在中国区域的精度和适应情况进行了评估。结果表明:Hopfield模型的偏差和均方根在时间上呈现明显的季节变化特征,而GHop模型的偏差和均方根变化较小且稳定;在空间分布上,Hopfield模型随着高程和纬度增加,偏差和均方根变化幅度大,而GHop模型能够适应不同纬度和高程的变化范围;GHop模型的内符合精度较Hopfield模型提高28%,使用中国区域76个无线电探空数据进行外符合检验,统计结果同样优于Hopfield模型。所提方法计算的天顶对流层延迟结果更加可靠,具备较高的实用价值。     

SHAtrop:基于陆态网GNSS数据的中国大陆区域ZTD模型

对陆态网223个全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）测站6 a实测对流层天顶延迟（zenith total delay，ZTD）的时空特性进行了分析，结果表明，各测站ZTD平均值随大地高指数递减，衰减因子与纬度近似线性关系，其时域变化呈现年周期和半年周期，周期、振幅、初相位与地域分布有关。综合采用周期函数及格网函数，建立了中国大陆区域ZTD经验模型SHAtrop。模型提供区域内分辨率为2.5°×2.0°的格网，用户使用时，先在相应格网内插得到对应参数，再利用三角函数得到椭球面ZTD，最后利用指数函数计算ZTD。实测ZTD的数据验证结果表明，SHAtrop的均方根误差（root mean square，RMS）为3.4 cm，优于常见经验模型。SHAtrop采用较多测站，对高程改正更精细；使用时只需要输入经纬度与时间，使用方便，能满足中国区域GNSS用户实时定位导航的ZTD改正需求。     

GPS静态精密单点定位算法精度分析

采用精密轨道和钟差，利用Bernese软件解算得到亚洲地区13个IGS跟踪站的站坐标、对流层ZTD和接收机钟差，将解算的结果与CODE发布的结果对比发现：静态PPP算法解算的N方向收敛精度明显优于E方向和U方向，4~6 h后，坐标偏差在1 cm左右；NEU RMS均值分别为0.45、0.29、0.69 cm，ZTD RMS均值为0.85 cm，接收机钟差RMS均值为0.14 ns。试验表明：精密单点定位算法具有较高的精度和可靠性，可为实际工程测量及相关地球物理信号研究提供理论依据。     

亚洲地区EGNOS天顶对流层延迟模型单站修正与精度分析

以亚洲地区46个IGS站2008-2011年实测的高精度天顶对流层延迟（ZTD）数据为参考值,通过对2008-2010年EGNOS模型计算ZTD的日均偏差进行频谱分析,建立了亚洲地区EGNOS模型的单站修正模型（SSIEGNOS）,对EGNOS和SSIEGNOS模型在亚洲地区的精度和适用情况进行了评估,结果表明：（1）EGNOS模型偏差和RMS在时间分布上呈现明显的季节变化规律,而SSIEGNOS模型偏差和RMS变化较小且平稳;（2）在空间分布上,两种模型的偏差随着经纬度和高程的变化均无明显规律,但随着高程或者纬度的增加RMS总体上都有递减的趋势;（3）SSIEGNOS模型预测ZTD的精度相对于EGNOS模型有明显提高。     

基于GPS非差技术近实时获取对流层延迟

本文提出一种近实时获取高精度对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)的方法。该方法基于全球GPS参考站网络的非差观测值数据和IGU预报产品(卫星轨道和ERP),使用GPS非差技术和卡尔曼滤波近实时估计各参考站的高精度ZTD。将该方法应用于香港GPS参考站网得到的ZTD与基于事后技术计算的ZTD进行比较后发现,两者的平均偏差均优于5mm,RMS均优于6mm。     

Characterization of diurnal cycles in ZTD from a decade of global GPS observations

The diurnal cycle of the tropospheric zenith total delay (ZTD) is one of the most obvious signals for the various physical processes relating to climate change on a short time scale. However, the observation of such ZTD oscillations on a global scale with traditional techniques (e.g. radiosondes) is restricted due to limitations in spatial and temporal resolution. Nowadays, the International GNSS Service (IGS) provides an important data source for investigating the diurnal and semidiurnal cycles of ZTD and related climatic signals. In this paper, 10 years of ZTD data from 1997 to 2007 with a 2-hour temporal resolution are derived from global positioning system (GPS) observations taken at 151 globally distributed IGS reference stations. These time series are used to investigate diurnal and semidiurnal oscillations. Significant diurnal and semidiurnal oscillations of ZTD are found for all GPS stations used in this study. The diurnal cycles (24 hours period) have amplitudes between 0.2 and 10.9 mm with an uncertainty of about 0.5 mm and the semidiurnal cycles (12 h period) have amplitudes between 0.1 and 4.3 mm with an uncertainty of about 0.2 mm. The larger amplitudes of the diurnal and semidiurnal ZTD cycles are observed in the low-latitude equatorial areas. The peak times of the diurnal cycles spread over the whole day, while the peak value of the semidiurnal cycles occurs typically about local noon. These GPS-derived diurnal and semidiurnal ZTD signals are similar with the surface pressure tides derived from surface synoptic pressure observations, indicating that atmospheric tides are the main driver of the diurnal and semidiurnal ZTD variations.     

不同全球天顶对流层延迟模型时空特征分析

对流层延迟误差与信号频率无关,且具有较强的随机性,是GNSS导航定位中的主要误差源之一。以GGOS Atmosphere发布的格网数据作为真值,从纬度、高程及时间特性3个方面分析了两种全球天顶对流层延迟ZTD(Zenith Total Delay)模型(UNB模型和EGNOS模型)的时空特征,为GNSS导航定位中模型选择的正确性与合理性提供参考依据。分析得出:在纬度方向,ZTD值的RMSE和Bias从南到北呈现递减趋势且逐渐趋于稳定,建议计算ZTD时在南半球通过格网插值,北半球采用UNB模型;在高程方向,ZTD值与高程值呈现出反比关系,EGNOS的残差值较UNB残差值分布更加均匀且规律性较强,可利用高程值进行建模修正;在时间特征方面,ZTD单天内变化较小,两模型互差在mm级且表现出一定的季节性特征。     

Comparative analysis of real-time precise point positioning zenith total delay estimates

The continuous evolution of global navigation satellite systems (GNSS) meteorology has led to an increased use of associated observations for operational modern low-latency numerical weather prediction (NWP) models, which assimilate GNSS-derived zenith total delay (ZTD) estimates. The development of NWP models with faster assimilation cycles, e.g., 1-h assimilation cycle in the rapid update cycle NWP model, has increased the interest of the meteorological community toward sub-hour ZTD estimates. The suitability of real-time ZTD estimates obtained from three different precise point positioning software packages has been assessed by comparing them with the state-of-the-art IGS final troposphere product as well as collocated radiosonde (RS) observations. The ZTD estimates obtained by BNC2.7 show a mean bias of 0.21 cm, and those obtained by the G-Nut/Tefnut software library show a mean bias of 1.09 cm to the IGS final troposphere product. In comparison with the RS-based ZTD, the BNC2.7 solutions show mean biases between 1 and 2 cm, whereas the G-Nut/Tefnut solutions show mean biases between 2 and 3 cm with the RS-based ZTD, and the ambiguity float and ambiguity fixed solutions obtained by PPP-Wizard have mean biases between 6 and 7 cm with the references. The large biases in the time series from PPP-Wizard are due to the fact that this software has been developed for kinematic applications and hence does not apply receiver antenna eccentricity and phase center offset (PCO) corrections on the observations. Application of the eccentricity and PCO corrections to the a priori coordinates has resulted in a 66 % reduction of bias in the PPP-Wizard solutions. The biases are found to be stable over the whole period of the comparison, which are criteria (rather than the magnitude of the bias) for the suitability of ZTD estimates for use in NWP nowcasting. A millimeter-level impact on the ZTD estimates has also been observed in relation to ambiguity resolution. As a result of a comparison with the established user requirements for NWP nowcasting, it was found that both the G-Nut/Tefnut solutions and one of the BNC2.7 solutions meet the threshold requirements, whereas one of the BNC2.7 solution and both the PPP-Wizard solutions currently exceed this threshold.     

Assessment of ZTD derived from ECMWF/NCEP data with GPS ZTD over China

The accuracy and feasibility of computing the zenith tropospheric delays (ZTDs) from data of the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and the United States National Centers for Environmental Prediction (NCEP) are studied. The ZTDs are calculated from ECMWF/NCEP pressure-level data by integration and from the surface data with the Saastamoinen model method and then compared with the solutions measured from 28 global positioning system (GPS) stations of the Crustal Movement Observation Network of China (CMONOC) for 1 year. The results are as follows: (1) the error of the integration method is 1–3 cm less than that of the Saastamoinen model method. The agreement between the ECMWF ZTD and GPS ZTD is better than that between NCEP ZTD and GPS ZTD; (2) the bias and root mean square difference (RMSD), especially the latter, have a seasonal variation, and the RMSD decreases with increasing altitude while the variation with latitude is not obvious; and (3) when using the full horizontal resolution of 0.5° × 0.5° of the ECMWF meteorological data in place of a reduced 2.5° × 2.5° grid, the mean RMSD between GPS and ECMWF ZTD decreases by 4.5 mm. These results illuminated the accuracy and feasibility of computing the tropospheric delays and establishing the ZTD prediction model over China for navigation and positioning with ECMWF and NCEP data.