| 一种多因子加权平均温度模型的构建方法 |
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| 作者姓名： | 李得宴 杨维芳 高志钰 蒋玉祥 李蓉蓉 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070;兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070;中国地震局地质研究所,北京 100029;西宁市测绘院,西宁 810000 |
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| 基金项目： | 科技部重大专项(2016YFB0501802);中国博士后科学基金资助项目(2019M660091XB);兰州交通大学青年科学基金资助项目(2019003);兰州交通大学优秀平台项目(201806)。 |
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| 摘 要： | 针对在地基GNSS水汽反演的过程中,天顶湿延迟转换为大气可降水量时如何建立精确的大气加权平均温度(Tm)模型的问题,该文在建立Tm模型前全面考虑了对Tm有显著影响的变量并选择最优回归子集。但分析发现,最优回归子集中各变量之间存在较强的相关性,这将会导致变量之间存在多重共线性,从而影响模型的稳定性和可靠性。选择2013—2015年相关气象数据作为变量并应用岭回归的方法削弱变量之间的多重共线性,建立稳定的多因子Tm回归模型。并利用该模型分别预测2016年1—12月、2019年1—7月的Tm,均方根误差分别为2.3 K和2.0 K,预测精度较高,这将为高精度的水汽反演奠定较好的数据基础。
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| 关 键 词： | 加权平均温度 多因子线性回归 最优回归子集 多重共线性 岭回归 |
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