对流层延迟是GNSS高精度定位特别是精密单点定位PPP（Precise Point Positioning）的重要误差源。相关研究表明,对流层延迟除具有空间差异性外,还存在着年周期、季节周期和日周期等时域变化特征。学者们为改善GNSS定位的性能,先后构建了大量的全球和局域对流层延迟经验模型。尽管这些区域或全球对流层延迟模型均具有各自的优越性,但受建模所用气象资料本身时间分辨率的限制,现有模型大都不能很好地刻画对流层延迟小时间尺度上的变化趋势。此外,现有模型大都采用二次多项式和指数模型表征对流层延迟在高程方向上的变化趋势,而实际对流层延迟的变化是一个非常复杂的物理过程,不合理的方法或模型将会引入额外的模型误差。欧洲中期天气预报中心发布的大气再分析产品ERA5由于具有高精度、高空间分辨率和高时间分辨率等优点,近年来逐渐被应用于对流层延迟建模。但为较好地刻画对流层延迟在高程和时域上的变化特征,若采用长时间和不同等压层的ERA5气象资料进行对流层延迟模型构建,将会给计算机带来极大的运算负担,从而势必降低模型的构建效率。相较于大多数机器学习算法,轻量梯度集成机Light GBM具有高精度、高训练速度和高效率等优点。因此,鉴于格网模型优于局域模型和全球模型,为改善对流层延迟模型的精度,本文以覆盖贵州区域的空间分辨率为0.25°×0.25°、时间分辨率为1h的ERA5再分析气象产品为数据源,基于Light GBM构建对流层延迟格网模型,以为GNSS精度单点定位提供更为可靠的对流层延迟初值。归纳起来,本文主要工作和取得的成果如下:（1）对精密单点定位的原理和误差源进行了归纳总结,并对RTKLIB主要的功能模块与特点进行了介绍。（2）在介绍对流层延迟的产生机制和几种经典的对流层延迟模型的基础上,采用中国区域5个IGS测站2021年全年的ERA5格网数据进行对流层延迟估计,并以IGS分析中心提供的对流层延迟产品为参考,分析讨论了ERA5数据在中国区域的适用性。试验结果表明,相较于GPT2w-1S和GPT3-1S,ERA5-S模型所获取的对流层延迟具有更小的偏差和均方根误差,分别为-11.11 mm和23.08 mm,表明ERA5气象产品具有较高的精度。（3）以2011-2019年的ERA5再分析气象资料作为数据源,基于Light GBM机器学习算法构建了顾及年周期、季节周期、日周期和高程变化的格网对流层延迟模型（EGRID模型）。试验结果表明,高程是影响对流层的主要因子,其次依次为年积日（doy）、年趋势（year）和日积时（hod）;以2020年未参与建模的ERA5气象资料计算的ZHD为参考,文中3个格网点所建ZHD模型获得了较高的建模精度和预报精度,模型预测值的均方根误差和平均绝对误差均为毫米级,决定系数R~2接近于1;尽管受ZWD波动的影响,EGRID模型获得的ZTD也取得了较高的建模精度和预报精度,且建模的决定系数R~2优于0.98。（4）针对实测气象数据获取难的问题,提出了一种基于EGRID对流层延迟辅助的PPP定位方法。试验结果表明,相较于ESTG模型、GPT2w-1S模型、UNB3m模型和GGOS模型,基于EGRID模型对流层延迟辅助的精密单点定位能显著改善PPP的定位精度和收敛速度,静动态点位精度分别提高了1.9%、67.9%、61.2%、61.2%和4.9%、4.6%、5.5%、8.0%。