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两种精化的对流层延迟改正模型

对流层延迟是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)导航定位中的重要误差源,其量值主要受气象条件影响.采用传统对流层建模思路,利用GPT2模型来提供相对准确的气温、气压和相对湿度,然后利用Saastamoinen模型来计算天顶对流层延迟,由此构建了GPT2+Saas模型;采用新的对流层建模思路,直接针对天顶对流层延迟的时空特性建模,构建了与GPT2+Saas模型相匹配的GZTDS格网模型.以GGOS Atmosphere格网数据为参考,GPT2+Saas模型(Bias:0.2cm;RMS:4.2cm)和GZTDS模型(Bias:0.2cm;RMS:3.7cm)较UNB3m模型精度分别提升34%和43%.以IGS(International GNSS Service)数据为参考,GPT2+Saas(Bias:0.5cm;RMS:4.7cm)和GZTDS(Bias:-0.3cm;RMS:3.8cm)相对UNB3m模型精度分别提升10%和27%.针对GPT2+Saas模型在少数测站出现精度异常的情况进行了研究,探讨了可能的原因.在两种不同思路构建的精化对流层模型中,GZTDS模型不仅表现出更高的精度,而且在时间稳定性和地理稳定性上也表现出优越性.     

2010-08-01太阳风暴对电离层及GPS测量的影响分析

利用GPS电离层探测技术分析了2010-08-01太阳风暴对全球电离层VTEC造成的扰动异常影响。受朝向地球的日冕物质抛射影响,08-03首先对北美地区电离层VTEC产生扰动异常,最大值达到15TECu。由于地球自转,发生电离层VTEC异常集中的区域会随太阳直射点向西移动,一般发生于其所在区域的地方时13:00～17:00。另外,还分析了此次太阳风暴对GPS观测数据质量及电离层高阶项误差的影响。结果表明,此次太阳风暴期间,GPS观测数据质量并未受到明显的影响,但使得L1、L2载波的电离层高阶项误差增大,误差影响达到cm级。