基于探空数据的对流层延迟模型精度评估
发布时间:2023-05-27 02:19
采用IGRA提供的2017年81个无线电探空站的探空资料,对4种对流层延迟模型在中国区域的精度进行综合评估与分析。结果表明,GPT2w模型的性能要优于依赖气象参数的Saastamoinen模型及基于球谐函数的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根误差RMSE分别为-0.8 cm和4.1 cm,各测站的MB和RMSE分别处于-2~2 cm和1.3~7.9 cm之间。UNB3m模型在中国区域存在较大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可达10.2 cm。4种模型的精度对测站纬度具有一致的敏感性,表现为随测站纬度的升高而降低;模型精度呈明显季节性变化,且不同模型对季节的敏感程度有所差异;对流层湿延迟难以精确建模导致模型精度在夏季(RMSE为6~9 cm)低于冬季(RMSE为2~2.5 cm)。
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
1 模型类型与输入参数
2 研究区域和精度评估方法
2.1 研究区域和数据源
2.2 精度评估方法和指标
3 模型精度对比分析
3.1 模型总体精度分析
3.2 模型精度随测站位置的变化特征
3.3 模型精度随季节变化特征
4 结 语
本文编号:3823703
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1 模型类型与输入参数
2 研究区域和精度评估方法
2.1 研究区域和数据源
2.2 精度评估方法和指标
3 模型精度对比分析
3.1 模型总体精度分析
3.2 模型精度随测站位置的变化特征
3.3 模型精度随季节变化特征
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