【摘 要】
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对流层延迟是影响高精度全球卫星导航定位（Global Navigation Satellite System,GNSS）的一个重要因素,也是大气科学研究的基础数据。使用高精度的对流层延迟模型可以提高精密单点定位（PPP）的收敛时间、精度和稳定性。此外,高精度的对流层静力学延迟（ZHD）是利用GNSS技术获取水汽信息的关键参数,可用于从GNSS数据中分离出高精度的对流层湿延迟（ZWD）,从而反演水汽
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对流层延迟是影响高精度全球卫星导航定位（Global Navigation Satellite System,GNSS）的一个重要因素,也是大气科学研究的基础数据。使用高精度的对流层延迟模型可以提高精密单点定位（PPP）的收敛时间、精度和稳定性。此外,高精度的对流层静力学延迟（ZHD）是利用GNSS技术获取水汽信息的关键参数,可用于从GNSS数据中分离出高精度的对流层湿延迟（ZWD）,从而反演水汽变化。然而当前已有对流层延迟模型存在以下问题需要深入研究和解决:仅采用单一函数对大气高度范围内变化进行拟合,难以较好地反映不同高程区间的变化情况;模型未顾及精细的日周期变化;仅使用单一格网数据建模等。本文联合欧洲中期数值预报中心（ECMWF）提供的最新ERA5大气再分析资料,开展了基于分段表达的全球高精度对流层延迟精化模型构建研究。主要研究内容和贡献如下:1.由于对流层延迟在垂直方向上与高度变化密切相关,在不同大气高度范围变化不同,因此,需研究基于分段表达的ZTD（zenith tropospheric delay）和ZHD（zenith hydrostatic delay）垂直剖面函数。而ZTD和ZHD分段垂直剖面函数的高度区间精细探测是构建高精度分段表达的ZTD、ZHD垂直剖面函数的关键。利用ERA5大气再分析资料积分的ZTD、ZHD分层垂直剖面信息,充分探测ZTD、ZHD的分段最优高程区间。与不分段指数函数在垂直方向拟合相比,基于分段表达的指数函数具有更好的拟合性能。2.分析了ZTD和ZHD的时空特性,构建了基于分段表达的全球ZTD垂直剖面模型（GZTD-P模型）和全球ZHD垂直剖面模型（GZHD-P）。联合2017和2018年545个探空站分层ZTD数据和2017年MERRA-2大气再分析资料对GZTD-P模型和GZHDP模型进行精度验证,并与性能优异的GPT3模型进行精度比较。结果表明:（1）以探空站分层ZTD数据为参考值,GZTD-P模型的bias和RMS均表现出较小值,分别为0.98cm和2.80cm,相比于GPT3模型,GZTD-P模型的偏差较少了0.42 cm（30%）,RMS误差减少了0.97 cm（26%）,在全球表现出了最优的精度和稳定性;（2）以MERRA-2积分的分层ZTD为参考值进行外符合检验,GZTD-P模型具有最小的RMS值,为1.77cm,相比于GPT3模型,GZTD-P模型在MERRA-2资料ZTD垂直插值的精度提升了1.8 cm（50%）。（3）以探空站分层ZHD数据为参考值,GZHD-P模型的bias和RMS均表现出较小值,分别为1.36cm和2.84cm,相比于GPT3模型,GZHD-P模型的偏差较少了0.15 cm（10%）,RMS误差减少了0.84 cm（23%）,在全球表现出了最优的精度和稳定性;（4）以MERRA-2积分的分层ZHD为参考值,GZHD-P模型具有最小的RMS值,为1.20cm,相比于GPT3模型,GZHD-P模型在MERRA-2资料ZHD垂直插值的精度提升了2.26 cm（65%）。3.在分析ZTD和ZHD精细的日周期变化以及纬度因素的基础上,建立了全球分段ZTD经验格网模型（GGZTD-P模型）和全球分段ZHD经验格网模型（GGZHD-P模型）。联合2017年和2018年545个探空站分层ZTD和ZHD信息,对模型进行精度验证。结果表明:（1）以探空站分层ZTD数据为参考值,GGZTD-P模型的RMS为3.23cm,相比于GPT3模型精度提高了3.61cm（53%）;（2）以探空分层ZHD数据为参考值,GGZHD-P模型的RMS为3.01cm,相比于GPT3模型精度提高了3.45cm（53%）;因此建立的模型在全球范围内具有较高的精度,可为全球实时高精度GNSS水汽监测和实时定位提供参考。4.滑动窗口算法的优势之一是用户可以根据需要改变其滑动窗口大小来获取不同分辨率的模型参数,分别建立了不同窗口大小的垂直剖面模型,以及组合型经验格网模型,以减少提供给用户的格网数据量,丰富模型的适用性、以及加快对流层延迟计算的过程。不同窗口大小的模型仍然体现出相对较好的性能,通过提供不同分辨率的模型参数,供用户根据自身需求选择合适的模型。
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