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不同对流层天顶延迟模型在中国西北地区适应性研究

基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+Saastamoinen模型和GPT2w_5+Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在西北地区的适应性问题。实验表明,在实测气象数据模型中,Saastamoinen模型在中国西北地区获取的天顶对流层延迟精度最高,各个测站平均bias值和RMS值分别是-1.67 cm、3.83 cm;Hopfield模型和Black模型精度相当。在非实测气象数据模型中,GPT2w_1+Saastamoinen模型精度最高,GPT2w_5+Saastamoinen模型次之,EGNOS模型最低。不同对流层延迟模型的精度均受季节变化影响,夏季bias的绝对值和RMS值最大,冬季最小,春季和秋季结果相当。     

对流层经验模型在中国VLBI站上的优化分析

利用2010~2012年的IGS天顶对流层延迟(ZTD)序列、ERA5格网数据积分ZTD序列,在中国4个VLBI站点上对目前常用的经验模型进行优化,分别建立Local_ERA和Local_ZTD模型。基于2013~2014年IGS并址站点ZTD数据,将改进后的2种模型与全球GPT2w模型、SHAO-Gm模型进行对比。结果表明,改进后的Local_ERA、Local_ZTD模型精度相近,相对于GPT2w、SHAO-Gm模型平均精度在4个VLBI站点上都有提高,尤其在水汽季节性变化较强的北京站改进效果明显;其中Local_ERA平均精度略高于Local_ZTD,比GPT2w模型精度提高7.90%,比SHAO-Gm模型精度提高21.26%。     

中国区域BP-Adaboost强预测器对流层天顶延迟建模研究

选取中国大陆构造环境监测网（陆态网）提供的155个测站2014~2018年对流层延迟产品,基于BP-Adaboost算法将多个弱神经网络预测器集成为强预测器,建立新的无气象参数对流层延迟计算模型。利用陆态网2019年参与建模的141个建模测站、未参与建模的62个测站的对流层延迟产品和中国区域86个无线电探空站解算出的对流层延迟精确值对BP-Adaboost模型进行精度评定,结果表明,新模型的平均偏差分别为0.62 mm、-1.16 mm和12.32 mm,均方根误差分别为25.30 mm、26.72 mm和46.29 mm,优于常见的无气象参数模型;BP-Adaboost模型在内陆地区或海拔2 km以上地区具有更高的精度,能够满足中国大陆区域卫星导航用户实时对流层延迟改正的需求。     

实时格网对流层模型在中国区域的适用性分析

利用无线电探空数据，对格网对流层模型GPT2w、IGGtrop及GTPs在中国区域的适用性进行分析。结果显示，GPT2w和IGGtrop在地表附近精度相当，RMS为4.0~4.2 cm，西部地区精度优于东部，东南沿海精度最差，夏季精度明显低于冬季，在中西部地区分辨率低的模型可能会产生异常偏差；GPT2w模型明显存在系统性偏差，中西部为正，东南部为负；3 km高度以上，IGGtrop模型精度明显优于GPT2w模型，且随高度增加精度保持稳定。在飞行器定位导航中，建议采用IGGtrop模型修正ZTD误差。GTPs模型时间分辨率高，精度明显优于传统的经验模型，尤其在东南沿海ZTD变化剧烈的区域，但由于其依赖于外部数据源，部分区域无法使用。     

不同对流层天顶延迟模型在陕西地区的精度及适用性分析

利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型，分析它们在陕西地区的适用性。结果表明，5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当，且优于其他3种模型，bias为1.41 cm，RMS分别为4.68 cm和4.67 cm，且随着高程增加精度越来越高。5种策略精度均随季节变化而变化，其中UNB3m变化最为明显，夏冬2季bias差达到7.92 cm，RMS差达到7.67 cm。更高精度计算时，秋季应使用GPT3，而春夏2季时使用GPT2w效果更好。选用同样的气象参数模型时，Saastamoinen模型比Hopfield模型更适用于陕西地区，并且陕北地区精度最好。对比最新的全球气压温度模型GPT3与GPT2w发现，2种模型算得的地面气压P、地面温度T、地面水汽压e、大气加权平均温度Tm等4种气象参数均相差细微，所以在陕西地区利用GPT2w或GPT3分别算得的对流层总延迟ZTD和对流层干延迟ZHD相差很小，通过对流层湿延迟ZWD算得的PWV也几乎相当。     

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一种基于频谱分析和AR补偿的对流层延迟预报模型

利用实测天顶对流层延迟值（ZTD）,在无气象参数条件下,提出一种对流层延迟建模与预报方法。首先利用频谱分析,得到ZTD时间序列周期特性,并在此基础上对ZTD进行建模,给出模型参数计算方法。然后,基于频谱分析模型拟合ZTD,并与实测值进行比较分析。最后,将分析得到的拟合残差用AR模型进行改正并预报。结果表明,基于频谱分析和AR补偿的ZTD改正预报模型能够满足不同测试环境下的需求,精度达到cm级。     

全球对流层延迟模型的质量评价

对常用的3种天顶对流层延迟改正模型(Saastamoninen模型、Hopfield模型和EGNOS模型)进行误差分析，代入气象元素及测站位置误差，得出各模型的ZTD估值受误差影响的程度。使用C++语言实现以上3种模型，选取一系列不同纬度和高程的IGS站，利用IGS分析中心提供的气象文件，结合测站时空信息，导入程序进行模拟计算，并与IGS对流层产品进行比较，对改正模型进行质量评价。结果表明，Saastamoninen模型和Hopfield模型能够较准确地根据地面气象资料反映对流层延迟的日变化，Saastamoninen模型的改正精度略高于Hopfield模型；同时，无需实测气象资料的EGNOS模型RMS小于0.1 m，也可满足GNSS m级定位需求。     

对流层模型评估及其在GNSS精密单点定位中的应用

以水汽辐射计（WVR）精确测定的天顶方向延迟值作为参考,评估Saastamoinen、GPT2、EGNOS、UNB3M四种常用对流层模型在上海地区的改正精度;并将WVR观测值及以上4种对流层模型计算的对流层延迟值作为真值应用到GNSS精密单点定位（PPP）中,评估其对定位精度的影响。比较发现,GPT2模型的对流层改正精度比其余3种要好,其天顶干延迟（ZHD）的偏差均值与中误差分别为-0.11 cm、±0.75 cm,天顶湿延迟（ZWD）的平均偏差与中误差分别为-2.34 cm、±7.67 cm;和传统的PPP结果相比,采用WVR对流层观测值的定位精度提高了16%。     

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