【摘 要】
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对流天顶湿延迟(ZWD)一直是对流层延迟建模的难点问题.GPT2w模型的提出给高精度的Askne-Nordius模型使用带来方便.增强GPT2w模型是Landskron以GPT2w模型为基础提出的一种基于
【机 构】
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东南大学交通学院测绘工程系,江苏南京;210096
【出 处】
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2016全国博士生学术论坛(测绘科学与技术)暨国务院学位委员会测绘学科评议组工作会议
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对流天顶湿延迟(ZWD)一直是对流层延迟建模的难点问题.GPT2w模型的提出给高精度的Askne-Nordius模型使用带来方便.增强GPT2w模型是Landskron以GPT2w模型为基础提出的一种基于实测气象参数的ZWD模型.但是目前没有相关文献对增强GPT2w模型与其他实测气象参数型的ZWD模型比较分析.本文研究内容是比较分析增强GPT2w模型与4种同属于实测气象参数型ZWD模型(Hopfield模型,Saastamoinen模型,Ifadis模型和Mendes模型).通过全球范围内68个IGS站的ZTD产品比较分析,结果表明增强GPT2w模型的精度优于其他4种实测气象参数型ZWD模型,在在南北纬0°至40°范围优势明显.此外,单纯的使用实测的eS和TS来表ZWD关系仅在水汽不太活跃的中高纬度地区适用;在水汽活跃的低纬度地区使用其他的气象参数如(Tm和λ)有助于提高模型的精度.因此,增强GPT2w模型可以在GNSS导航定位中推广与应用.
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