地基GNSS对流层天顶延迟改正模型与方法研究

发布时间：2017-04-15 23:24

  本文关键词：地基GNSS对流层天顶延迟改正模型与方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：对流层延迟改正误差是制约GNSS高精度测量的主要因素之一，尤其是GNSS高程测量。传统的对流层改正模型难以满足GNSS高精度测量的要求，而且部分对流层改正模型需要气象数据，那么，研究利用区域CORS网或者IGS站的精密对流层延迟数据建立一种无需要气象参数的高精度对流层延迟改正模型或对传统的对流层改正模型进行局部精化显得尤为重要，本文对地基GNSS对流层延迟改正模型和方法研究的主要内容和结果如下： 1.合理选取全球20个IGS站3年的高精度ZTD数据分析ZTD的年周期特性、季节特性及南北半球ZTD的差异性，结果表明对流层天顶延迟表现出明显的周期特性和季节特性，此外，南北半球的ZTD也存在一定的差异性。 2.详细介绍了ECMWF再分析资料处理和计算ZTD的方法，，对中国地区ERA-Interim资料计算ZTD的精度进行了评估，结果表明在中国地区ERA-Interim资料计算ZTD的bias和RMS基本优于2cm,且无明显的季节变化。 3.结合IGS站ZTD数据和ERA-Interim资料计算的ZTD详细分析了ZTD在空间分布特征，在此基础上建立了区域对流层天顶延迟模型，并通过广西CORS网和广西气象站的实测数据验证了这些新模型的精度，研究结果表明：建立的区域ZTD新模型在一定的适用情况下能保持较高的精度，将新模型用于GPS大气水汽（PWV）反演并与GAMIT估算PWV对比，其RMS优于2mm。 4.利用亚洲地区46个IGS站2008-2012年的高精度ZTD数据，对EGNOS模型在亚洲地区计算ZTD的精度进行了评估，在此基础上，对EGNOS模型进行单站修正得到SSIEGNOS模型，统计分析了EGNOS模型和SSIEGNOS模型在时空上的变化特征，结果如下： （1）相对于IGS站实测ZTD，亚洲地区EGNOS模型计算ZTD的bias和RMS分别为0.12cm和5.87cm，SSIEGNOS模型分别为0cm和2.52cm；在中国地区其bias和RMS为0.85cm和5.37cm，0.003cm和2.35cm； （2）EGNOS模型bias和RMS在时间上分布呈现明显的季节变化规律，而SSIEGNOS模型季节变化较小，在夏季对EGNOS模型的修正效果最佳； （3）在空间分布上，两种模型的bias随着经纬度和高程的变化均无明显规律，但随着高程或者纬度的增加RMS总体上都有递减的趋势； （4）利用SSIEGNOS模型预测2011年的年均bias和RMS与预测2012年的年均bias和RMS之间变化较小，说明SSIEGNOS模型预测精度比较稳定。
【关键词】：GNSS 对流层延迟模型 ECMWF EGNOS模型 SSIEGNOS模型
【学位授予单位】：桂林理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 对流层简介9-10
• 1.2 研究目的与意义10-12
• 1.3 国内外研究现状12-18
• 1.4 研究主要内容18-19
• 第2章 对流层天顶延迟时间序列特征分析19-27
• 2.1 引言19
• 2.2 不同纬度对流层天顶延迟周期特性分析19-21
• 2.3 对流层天顶延迟日均变化、月均变化及季节变化特征分析21-24
• 2.3.1 ZTD 日均变化特征分析21-22
• 2.3.2 ZTD 月均变化特征分析22-23
• 2.3.3 ZTD 季节变化特征分析23-24
• 2.4 南北半球对流层天顶延迟的差异分析24-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 利用 ECMWF 资料计算对流层天顶延迟精度分析27-37
• 3.1 引言27
• 3.2 ECMWF 资料简介27-28
• 3.3 ERA-Interim 数据预处理及计算 ZTD 方法28-32
• 3.3.1 ERA-Interim 数据预处理28-31
• 3.3.2 ERA-Interim 资料计算 ZTD 处理方法31-32
• 3.4 ERA-Interim 资料计算 ZTD 精度分析32-36
• 3.4.1 不同空间插值方法计算 IGS 站 ZTD 精度比较32-34
• 3.4.2 ERA-Interim 资料计算 ZTD 的 bias 和 RMS 时间变化特征分析34-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 区域对流层天顶延迟改正模型建立与分析37-50
• 4.1 引言37
• 4.2 区域对流层天顶延迟 4D 模型建立与分析37-43
• 4.2.1 ZTD 在高程方向上分布特征37-39
• 4.2.2 对流层天顶延迟 4D 模型建立39-40
• 4.2.3 对流层天顶延迟 4D 模型精度验证40-43
• 4.3 区域对流层天顶延迟 EHBT 模型和 EHT 模型建立与分析43-49
• 4.3.1 ZTD 在经度变化上分布特征43-45
• 4.3.2 EHBT 模型和 EHT 模型建立45
• 4.3.3 EHBT 模型和 EHT 模型精度验证45-48
• 4.3.4 利用 EHBT 模型估计大气水汽总量48-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第5章 亚洲地区 EGNOS 模型计算 ZTD 精度分析与改进50-73
• 5.1 引言50-51
• 5.2 亚洲地区 EGNOS 模型计算 ZTD 精度评估51-59
• 5.2.1 EGNOS 模型及数据来源简介51-53
• 5.2.2 EGNOS 模型计算 ZTD 的 bias 和 RMS 在时间上分布特征53-57
• 5.2.3 EGNOS 模型计算 ZTD 年均 bias 和 RMS 在空间上分布特征57-59
• 5.3 亚洲地区 SSIEGNOS 模型建立及精度评估59-72
• 5.3.1 SSIEGNOS 模型建立59
• 5.3.2 SSIEGNOS 模型计算 ZTD 的 bias 和 RMS 在时间上分布特点59-64
• 5.3.3 SSIEGNOS 模型计算 ZTD 的 bias 和 RMS 在空间上分布特点64-66
• 5.3.4 SSIEGNOS 模型预测 ZTD 精度分析66-72
• 5.4 本章小结72-73
• 第6章 结论与展望73-76
• 6.1 总结73-74
• 6.2 展望74-76
• 参考文献76-82
• 个人简历、硕士期间主持或参与的科研项目及发表的学术论文82-85
• 一、个人简历82
• 二、获奖情况82
• 三、主持或参与的科研项目82-83
• 四、发表的学术论文83-85
• 致谢85

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：309517