融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

作者：管仲培; 高颖; 李黎^*; 周嘉陵; 刘宇; 侯晓玲; 张雯雯

来源：大地测量与地球动力学, 2021, 41(07): 700-706.

DOI：10.14075/j.jgg.2021.07.008

• GPT2w模型
• GNSS
• 融合
• 对流层延迟
• 大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明:1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在-3～4 mbar、-7～7 K和-9～2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为-1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。

• 单位
  江苏省气象科学研究所; 苏州科技大学