【摘 要】
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加权平均温度Tm是地基GPS反演大气水汽的关键参数,分析近年来中国北京、徐州和海口城市探空站的探空数据,提取地面站点至对流层顶数据,对单因子回归公式计算的Tm与多元线性回
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院; School of Mathematical and Geospatial Science,RMIT University;
【基金项目】
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国家自然基金重点项目(41730109);江苏省双创计划
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加权平均温度Tm是地基GPS反演大气水汽的关键参数,分析近年来中国北京、徐州和海口城市探空站的探空数据,提取地面站点至对流层顶数据,对单因子回归公式计算的Tm与多元线性回归、人工神经网络(artificial neural network,ANN)和支持向量回归模型(support vector regression,SVR)得到的Tm进行精度分析与检验。由Bevis回归公式计算的Tm与多元线性回归的结果表明:测站温度、露点温度、压强和水汽压与Tm具有较强的相关性,多元回归能提升Tm精度。重新设计引入的参数,对ANN和SVR非线性回归模型进行改进,比较在中国不同经纬度地区Tm计算方法的适用性,结果表明非线性拟合相较于多元线性回归,拟合标准差精度可提升0.36K,平均绝对偏差可提高0.29K,因此非线性回归法能够较好地应用于绝大部分中国区域中。
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