基于NWP模型的对流层延迟改正模型与方法研究

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对流层延迟是GNSS测量的主要误差源之一,它影响着网络RTK中/远程基线的初始化和再初始化速度。传统的对流层延迟改正模型难以满足GNSS高精度测量的要求,采用NWP模型的气象数据来估计对流层延迟已成为当前研究热点。目前,广义回归神经网络(General Regression Neural Network,简称GRNN)已在许多领域得到广泛使用,其具有很高的学习速度且结构简单,可以以任意精度逼近任何函数,在对流层延迟问题的拟合上具有广泛的前景。在本研究中,我们提出了一种基于GRNN的区域NWP对流层延迟改正模型来提高NWP模型估计大气对流层延迟的精度。本文针对NWP模型估计对流层延迟方法问题,展开的研究工作及取得的成果如下:(1)介绍了对流层延迟误差对GNSS定位的影响,对比了 NWP模型与两种经典对流层延迟改正模型(Hopfield模型和Saastamoinen模型)估计ZTD的精度,结果表明NWP估计ZTD的精度较高。(2)以全球100个IGS站的高精度对流层产品为参考,分析了两种常用的NWP模型气象资料(ECMWF再分析资料与NCEP再分析资料)估计ZTD的精度,实验结果表明ECMWF估计ZTD精度更高。(3)分析了精度较高的ECMWF资料估计ZTD的残差随纬度、温度、湿度、季节的变化规律,并发现NWP估计ZTD的残差受温度和相对湿度影响最明显。(4)提出了基于GRNN的区域NWP对流层延迟改正模型,基于日本地区650个测站2005年的NCAR对流层数据及ECMWF再分析资料进行区域对流层延迟建模,结果表明基于GRNN的区域NWP对流层延迟改正模型估计ZTD的平均残差和RMSD分别为9.5 mm和12.7 mm,相比于标准NWP估计ZTD,分别提高了 20.8%和19.1%。
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