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GPS监测水汽与水汽辐射计数据的对比研究 总被引：10，自引：6，他引：4
针对水汽辐射计观测数据和并址的GPS观测数据,用GAMIT软件求解了台站的天顶总延迟和湿项延迟。运用湿项延迟与水汽含量之间的转换关系,对GPS监测的大气可降水量与水汽辐射计观测的水汽含量进行了对比研究,得出结果：由GAMIT解算出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0．02mm,均方差为0．02mm,由气象文件求出的水汽含量与WVR观测值的差值平均值为0．03mm,均方差为0．02mm。表明用地面GPS监测大气水汽含量是完全可行的。 相似文献
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利用台湾桃园（TWTF）站气象数据和对流层延迟数据开展可降水量和对流层延迟序列的相关性分析,显示两者存在显著正相关特性。利用回归分析建立季节和全年转换模型,并利用各季节降水和无降水期间的数据对模型进行检验。结果显示,各季节GNSS可降水量与线性回归可降水量的RMS值小于1.5 mm,最大误差不超过3.3 mm,满足GNSS气象学的基本要求。 相似文献
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16.
利用2010~2012年的IGS天顶对流层延迟(ZTD)序列、ERA5格网数据积分ZTD序列,在中国4个VLBI站点上对目前常用的经验模型进行优化,分别建立Local_ERA和Local_ZTD模型。基于2013~2014年IGS并址站点ZTD数据,将改进后的2种模型与全球GPT2w模型、SHAO-Gm模型进行对比。结果表明,改进后的Local_ERA、Local_ZTD模型精度相近,相对于GPT2w、SHAO-Gm模型平均精度在4个VLBI站点上都有提高,尤其在水汽季节性变化较强的北京站改进效果明显;其中Local_ERA平均精度略高于Local_ZTD,比GPT2w模型精度提高7.90%,比SHAO-Gm模型精度提高21.26%。 相似文献
17.
基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+Saastamoinen模型和GPT2w_5+Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在西北地区的适应性问题。实验表明,在实测气象数据模型中,Saastamoinen模型在中国西北地区获取的天顶对流层延迟精度最高,各个测站平均bias值和RMS值分别是-1.67 cm、3.83 cm;Hopfield模型和Black模型精度相当。在非实测气象数据模型中,GPT2w_1+Saastamoinen模型精度最高,GPT2w_5+Saastamoinen模型次之,EGNOS模型最低。不同对流层延迟模型的精度均受季节变化影响,夏季bias的绝对值和RMS值最大,冬季最小,春季和秋季结果相当。 相似文献
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19.
通过计算对流层延迟和精密单点定位的点位坐标,研究雾霾天气对GPS天顶对流层延迟和精密单点定位精度的影响。结果表明,当空气质量持续良好、没有雾霾发生时,空气质量指数(air quality index, AQI)与对流层延迟的相关性很小;当重度雾霾天气持续发生时,雾霾会对天顶对流层延迟产生40~60 mm的影响。但在精密单点定位中,通过对对流层延迟进行参数估计的方法可以消除绝大部分雾霾对定位精度的影响,因此无论重度雾霾天气是否发生,AQI指数与精密单点定位精度的相关性很小。 相似文献
20.
通过分析由ERA-Interim气象再分析资料积分方法得到的天顶对流层总延迟随高程变化的规律,提出一种基于垂直剖面函数的天顶对流层延迟(ZTD)插值算法。该算法以ZTD的垂直分布规律为基础,通过垂直剖面函数实现ZTD在高程方向上的精准投影延拓,可以避免因高差较大造成的空间内插结构畸形。采用IGS站提供的高精度对流层产品进行实验验证表明,该算法相对于传统算法能够有效提高ZTD改正值的精度,尤其在高差超过1 km的情况下,相对于反距离加权法精度提升了96%,相对于空间回归法精度提升了79%。 相似文献