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        顧及時空因素的高精度全球?qū)α鲗雨P(guān)鍵參量模型構(gòu)建研究

        2023-11-11 23:49:11黃良珂
        測繪學(xué)報 2023年9期
        關(guān)鍵詞:探空對流層格網(wǎng)

        黃良珂

        桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院,廣西 桂林 541004

        對流層在全球水循環(huán)、災(zāi)害天氣形成與演變中扮演著極為重要的角色。大氣加權(quán)平均溫度(Tm)、對流層天頂延遲(ZTD)和天頂濕延遲(ZWD)等均屬于對流層關(guān)鍵參量,其中ZWD/ZTD是影響GNSS等空間技術(shù)高精度導(dǎo)航定位的重要因素,而Tm是GNSS水汽探測的關(guān)鍵參數(shù)。隨著GNSS導(dǎo)航定位及水汽探測對實時高精度對流層關(guān)鍵參量的要求日趨增強(qiáng),對流層關(guān)鍵參量的實時高精度全球精化模型構(gòu)建成為近年來的研究熱點(diǎn)。論文針對已有對流層關(guān)鍵參量全球經(jīng)驗?zāi)P痛嬖诘膯栴},聯(lián)合最新的MERRA-2資料和GGOS大氣格網(wǎng)產(chǎn)品等多源數(shù)據(jù),開展了對流層關(guān)鍵參量的實時高精度全球模型構(gòu)建研究。論文主要工作和貢獻(xiàn)如下。

        (1) 針對尚無文獻(xiàn)對MERRA-2資料在全球計算ZWD/ZTD的精度進(jìn)行評估的問題,論文聯(lián)合全球IGS站精密ZTD產(chǎn)品和探空資料,對MERRA-2資料計算的ZWD/ZTD進(jìn)行了精度檢驗。結(jié)果表明:以2015—2017年全球IGS站ZTD為參考值,MERRA-2資料在全球積分計算ZTD的精度優(yōu)于1.35 cm;以2015年全球探空資料為參考值,MERRA-2資料在全球積分計算ZWD和ZTD的精度分別優(yōu)于1.35、1.45 cm。由此說明MERRA-2資料在全球計算ZWD/ZTD具有較高的精度和穩(wěn)定性,可作為全球ZWD/ZTD建模的數(shù)據(jù)源。

        (2) 首次提出了基于滑動窗口的ZWD/ZTD垂直剖面格網(wǎng)模型構(gòu)建方法,構(gòu)建了顧及時空因素的高精度全球ZWD/ZTD垂直剖面模型(分別簡稱為GZWD-H和GZTD-H)。利用2017年全球的探空資料和IGS站ZTD產(chǎn)品對模型進(jìn)行了精度檢驗。結(jié)果表明:以全球探空數(shù)據(jù)計算的ZWD/ZTD分層剖面信息為參考值,模型在全球的垂直插值中均表現(xiàn)出了最優(yōu)的精度和穩(wěn)定性,相對于GPT2w-1和GPT2w-5模型,GZWD-H模型的精度分別提升了4%和7%,而GZTD-H模型提高了10%;以全球探空數(shù)據(jù)和IGS ZTD為參考值,相對于GPT2w模型,GZWD-H和GZTD-H模型分別在GGOS大氣格網(wǎng)ZWD和ZTD空間插值的精度均具有較顯著的改善;相對于GPT2w-1模型,模型進(jìn)一步減少和優(yōu)化了模型參數(shù),因此增強(qiáng)了其在GNSS精密定位和水汽探測中的適用性。

        (3) 提出了一種全球ZTD格網(wǎng)模型建立的方法,并構(gòu)建了實時高精度的全球ZTD格網(wǎng)模型(GGZTD模型)。綜合未參與建模的全球GGOS格網(wǎng)產(chǎn)品和全球IGS ZTD產(chǎn)品,檢驗了模型的精度和適用性。結(jié)果表明:以GGOS大氣格網(wǎng)產(chǎn)品和IGS站ZTD產(chǎn)品為參考值,GGZTD模型在全球的精度分別為3.58、3.62 cm,相對于UNB3m和GPT2w模型計算的ZTD信息,GGZTD模型在全球表現(xiàn)了最優(yōu)的精度和穩(wěn)定性,其相對于GPT2w模型仍具有一定的改善;在ZTD計算時GGZTD模型相對于GPT2w模型顯著地減少了模型參數(shù)。

        (4) 解決了Tm區(qū)域模型的全球適用化難題,建立了顧及時空因素的高精度全球Tm格網(wǎng)模型(GGTm模型)。論文結(jié)合未參與建模的全球GGOS大氣格網(wǎng)Tm數(shù)據(jù)和探空站資料,驗證了GGTm模型的精度和適用性。結(jié)果表明:以GGOS大氣格網(wǎng)Tm數(shù)據(jù)和探空站資料為參考值,GGTm模型在全球計算Tm的精度分別為2.89、3.54 K,其與Bevis公式和GPT2w模型相比體現(xiàn)出了最優(yōu)的精度和穩(wěn)定性,尤其在高海拔地區(qū)具有顯著的優(yōu)勢;相比于GPT2w-1和GPT2w-5計算的Tm信息,GGTm模型在全球的精度分別提升了8%和12%。此外,將GGTm模型用于全球GNSS水汽反演,其引起的水汽估計理論RMS誤差和相對誤差分別為0.26 mm和1.28%。由于GGTm模型在使用時不依賴于氣象參數(shù)且能提供高精度的Tm信息,因此其在全球?qū)崟r高精度GNSS水汽探測中具有重要的應(yīng)用。

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