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利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型，分析它们在陕西地区的适用性。结果表明，5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当，且优于其他3种模型，bias为1.41 cm，RMS分别为4.68 cm和4.67 cm，且随着高程增加精度越来越高。5种策略精度均随季节变化而变化，其中UNB3m变化最为明显，夏冬2季bias差达到7.92 cm，RMS差达到7.67 cm。更高精度计算时，秋季应使用GPT3，而春夏2季时使用GPT2w效果更好。选用同样的气象参数模型时，Saastamoinen模型比Hopfield模型更适用于陕西地区，并且陕北地区精度最好。对比最新的全球气压温度模型GPT3与GPT2w发现，2种模型算得的地面气压P、地面温度T、地面水汽压e、大气加权平均温度Tm等4种气象参数均相差细微，所以在陕西地区利用GPT2w或GPT3分别算得的对流层总延迟ZTD和对流层干延迟ZHD相差很小，通过对流层湿延迟ZWD算得的PWV也几乎相当。 相似文献
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针对少量稳定水准点无法建立区域地壳垂直运动模型的问题,提出一种利用GNSS与水准融合建立区域地壳垂直运动模型的方法。首先利用稳定水准点、GPS点初步建立区域地壳垂直运动模型;再根据各个水准点、GPS点的模型结果与实际结果的差异,选取区域地壳垂直运动建模所用点;最后利用函数模型拟合区域地壳垂直运动模型。以山东及周边一等水准网以及CORS数据为例进行计算,证明该方法能够克服因水准点数量不足而无法建立模型的弊端,并提高区域地壳垂直运动模型的精度。 相似文献
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