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%。     

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.      

大气再分析资料反演对流层延迟精度分析

针对传统对流层延迟模型在复杂山区大高差环境下误差过大的问题，该文对欧洲中期天气预报中心的ERA5大气再分析资料反演的天顶对流层延迟精度进行分析，其中ERA5 ZTD由积分法+Saastamoinen模型求得。结果表明：以精密单点定位模糊度固定估计的ZTD为参考，ERA5 ZTD平均偏差绝对值为3.8 mm,总平均均方根误差为10.5 mm。北半球夏季偏差与均方根误差最大，冬季最小，南半球反之。并址站间的日内变化趋势相同，与PPP-AR ZTD变化趋势符合性较好，且呈现明显的日内周期性变化。ERA5 ZTD均方根误差由赤道向两极呈递减趋势，不同测站高程处ZTD精度与高程无明显关系，整体表现出较高精度。总体上，ERA5 ZTD能够满足在复杂山区大高差环境下的对流层延迟误差要求，可作为数据源进行区域对流层建模。     

耦合PSO与扩展RBF神经网络估计NWM模型ZTD计算精度EI北大核心CSCD

针对基于数值气象模型获取的对流层天顶延迟精度估计依赖外部基准的问题,本文构建耦合了粒子群算法与扩展径向基函数神经网络的ZTD精度估计模型,模型样本特征集利用NWM自身气象数据和地形特征数据构建,目标集以GNSS ZTD产品为参考值构建,模型规模结构通过层次聚类和模糊C均值聚类确定,模型参数通过粒子群算法优化。以欧洲中期天气预报中心提供的ERA5气压分层产品为NWM特例进行了模型训练和结果验证。结果表明,模型估计精度和泛化能力较好,平均估计精度优于4 mm,可在任意位置实现不依赖于外部参考基准的ZTD精度估计。     

地基GPS天顶对流层延迟与暴雨的相关性研究

以香港CORS网提供的GPS测站观测数据,利用GAMIT高精度数据处理软件解算出天顶对流层延迟,通过实验对比分析表明:天顶对流层延迟ZTD与大气可降水量PWV的相关性较高,同时天顶对流层延迟与暴雨之间也存在着较好的相关性,在缺少实测的气象资料的情况下利用天顶对流层延迟可代替PWV进行暴雨监测分析,并且对天顶对流层延迟用于暴雨监测的可行性进行了实验研究,取得了较为理想的结果。     

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。     

京津冀地区GNSS对流层延迟空间插值研究

对流层延迟差异影响合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)形变测量精度;水汽的变化影响天气变化．对流层延迟与水汽具有较好的对应,因此有必要开展全球导航卫星系统(GNSS)对流层延迟的插值研究．以京津冀地区为例,针对GNSS对流层延迟,开展对流层延迟的空间插值研究．首先开展了GNSS对流层延迟与水汽的比较分析,两者存在显著正相关特性,相关性超过91.7％,论证了对流层延迟取代水汽的可行性．然后利用反距离权重法对京津冀地区2016年9月至2017年8月的12组GNSS测站对流层延迟进行空间插值,通过提取插值点对流层延迟与GNSS站点对流层延迟比较验证空间插值精度．全年数据平均偏差最大为1.12 cm,均方根误差最大为0.89 cm;未发生降水过程平均偏差最大为1.25 cm,均方根误差最大为0.82 cm;发生降水过程平均偏差最大为1.08 cm,均方根误差最大为1.38 cm．京津冀平原区域的GNSS对流层延迟空间插值结果精度满足气象等应用要求,可为气象预报和InSAR大气校正提供参考.      

顾及时空因素的高精度全球对流层关键参量模型构建研究EI北大核心CSCD

对流层在全球水循环、灾害天气形成与演变中扮演着极为重要的角色。大气加权平均温度(Tm)、对流层天顶延迟(ZTD)和天顶湿延迟(ZWD)等均属于对流层关键参量,其中ZWD/ZTD是影响GNSS等空间技术高精度导航定位的重要因素,而Tm是GNSS水汽探测的关键参数。随着GNSS导航定位及水汽探测对实时高精度对流层关键参量的要求日趋增强,对流层关键参量的实时高精度全球精化模型构建成为近年来的研究热点。论文针对已有对流层关键参量全球经验模型存在的问题,联合最新的MERRA-2资料和GGOS大气格网产品等多源数据,开展了对流层关键参量的实时高精度全球模型构建研究。论文主要工作和贡献如下。     

基于北斗的精密单点定位估计对流层天顶延迟精度分析

通过全球导航卫星（GNSS）系统获取对流层天顶延迟对于气象和电波折射修正具有重要应用价值。利用自主研发的静态精密单点定位软件CRPPP,基于国际GNSS地球动力学服务局（IGS）发布的北斗系统（BDS）精密星历和精密钟差,给出了BDS估算天顶延迟结果。以IGS发布的全球定位系统（GPS）结果为参考对比,BDS估算天顶延迟结果平均偏差优于5mm,均方根误差（rms）优于2．3cm．同时,给出了西沙地区GPS与BDS估计结果,结果表明：利用北斗系统估计的对流层天顶延迟精度与GPS相当。     

一种改进的低纬度地区NWP反演ZTD积分模型

针对数值天气预报(NWP)模型在低纬度地区反演对流层延迟(ZTD)精度较差的问题,该文在原有积分模型的基础上,从考虑重力变化、统一高程系统、补偿缺失数据和分段积分4个方面着手提出了一种改进的积分模型,并采用低纬度地区108个IGS站点2018年全年的ERA-interim大气等压面数据及IGS ZTD数据进行实验以评估此改正积分模型的性能。结果表明,改进的积分方法较传统的积分方法精度高,具体表现为测站ZTD平均残差减小约80.93%,RMS平均减小约17.57%。此外,本文比较了5种插值方法估计NWP反演的GNSS ZTD的精度,结果表明在低纬度地区利用克里金插值和反距离权重插值得到的ZTD精度优于其他插值方法。