| 基于GPT2w模型计算中国地区对流层加权平均温度的精度分析 |
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| 引用本文： | 黄良珂,李琛,王浩宇,黄军胜,刘立龙.基于GPT2w模型计算中国地区对流层加权平均温度的精度分析[J].大地测量与地球动力学,2019,39(5):496-201. |
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| 作者姓名： | 黄良珂 李琛 王浩宇 黄军胜 刘立龙 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;武汉大学卫星导航定位技术研究中心,武汉市珞喻路129号,430079;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街319号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街319号,541006;广西壮族自治区水利电力勘测设计研究院,南宁市民主路1-5号,530023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;广西八桂学者岗位专项;广西自然科学基金;广西自然科学基金;广西空间信息与测绘重点实验室开放基金;广西空间信息与测绘重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 以2015年GGOS Atmosphere格网产品和探空站资料为参考值，评价GPT2w模型在中国地区计算对流层加权平均温度Tm的精度和适用性。结果表明：1）在中国地区，1°分辨率的GPT2w模型精度和稳定性优于5°分辨率，且GPT2w模型表现出显著的系统性误差；2）Tm的bias和RMS误差均具有明显的时空变化特性，季节变化表现为春冬季较大、夏季较小，空间变化上RMS误差表现为随纬度增加而变大；3）受地形起伏和Tm日周期变化影响，Tm在中国西部和东北地区误差较大。
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| 关 键 词： | GPT2w模型 加权平均温度 大气水汽 中国地区 |
Precision Analysis of the Tropospheric Weighted Mean Temperature Derived from GPT2w Model over China |
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| HUANG Liangke,LI Chen,WANG Haoyu,HUANG Junsheng,LIU Lilong.Precision Analysis of the Tropospheric Weighted Mean Temperature Derived from GPT2w Model over China[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2019,39(5):496-201. |
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| Authors: | HUANG Liangke LI Chen WANG Haoyu HUANG Junsheng LIU Lilong |
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| Abstract: | In this study, the global geodetic observing system (GGOS) atmosphere grid atmospheric weighted mean temperature (Tm) products and radiosonde profiles in 2015 are treated as reference values to investigate the Tm derived from the GPT2w model in China. The results are: (1) the performance of GPT2w model with 1-degree resolution is better than those with 5-degree resolution, and the significant systematic errors are observed for GPT2w model in China; (2) the bias and RMS error of the Tm have obvious spatio-temporal variations, both bias and RMS present larger values in spring and winter days and smaller ones in summer days; furthermore, the RMS value of GPT2w model increases with latitude in China; (3) additionally, larger errors exist in parts of western and northeastern China, mainly due to the highly undulating terrain and the significant diurnal variations of Tm. |
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| Keywords: | GPT2w model weighted mean temperature precipitable water vapor China region |
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