顾及季节性变化的日本区域加权平均温度建模

利用2014~2018年的ERA-Interim数据建立适用于日本区域的加权平均温度模型,分析其误差并进行季节性改正。结果表明：1）建立的线性加权平均温度模型精度比Bevis模型提高约16%;2）线性模型的残差时间序列存在季节性变化,因此对模型进行季节性改正,改正后的模型精度比Bevis模型和线性模型提高约37%和25%;3）将3种模型与探空站积分Tm进行比较,进一步说明季节性改正后模型的优越性。     

台湾连续GPS网主成分空间滤波分析

采用PCA方法提取台湾GPS区域网共模误差,进行空间滤波。结果表明,第1主成分在空间上表现出强烈的一致性,第2～5主成分在空间上呈现出局部响应的特点;滤波后残差时间序列的均方根（RMS）在N、E、U方向平均分别降低33%、31%、19%;滤波效果在水平方向好于垂直方向,东、西部存在明显的差异,这可能与台湾地区地形有关;幂律噪声振幅在N、E、U方向平均分别下降36%、43%、23%。