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对流层延迟误差是GNSS精密定位主要的误差源之一,削弱对流层延迟误差对实现高精度GNSS定位具有极其重要的作用。高精度的对流层延迟,不仅可以提高GNSS定位的精度及可靠性,还可以探测大气水汽的含量。地基GNSS技术已经成为大气水汽探测的关键技术之一,已经在强降水、暴雨等灾害性天气的预报中发挥着重要作用。因此,研究地基GNSS反演大气可降水量及其在天气变化中的应用具有重要意义。论文的主要研究内容与创新工作如下:1.分别利用GPT2和GPT2w模型计算了IGS站的ZTD并验证了两种模型的精度。分析了GPT2w模型对陆态网坐标精度的影响,结果表明,U分量偏差较大。然后分别分析了U分量偏差与高程和纬度的关系:U分量的分布与中国地势分布具有一定的吻合性,由东向西,随着高程的递增,U分量逐渐增大;在中国大陆地区,U分量与纬度的关系不够稳定。2.比较分析了GPT2和GPT2w模型的气象参数偏差对ZTD偏差的影响。实验表明,数值不足1的气象参数偏差会引起6 mm的ZTD偏差。分别从时间和空间上对气象参数偏差和ZTD偏差进行了分析,得出:对于GPT2和GPT2w模型,水汽压偏差在一定程度上决定了ZTD偏差,并且二者在时间变化上均表现出季节特性。3.从建模原理的角度,对三种常用的对流层映射函数进行了分析。利用三种映射函数分别进行精密单点定位,对比分析了三种映射函数对精密单点定位的影响。针对东北亚地区的特殊性,分析了季节对映射函数差异的影响,发现三种映射函数差异在全年范围内呈季节性变化。4.设计了基于非差模式的区域CORS网并行增强方法,实现了FCB估计、对流层延迟解算和对流层延迟建模的并行计算,有效缩短了CORS网增强服务的时间。对于静态观测数据,E、N、U三个分量上的定位精度分别提升了16.1%、8.8%和40.1%,高程分量的精度提升最为显著。静态定位小时解E、N、U三个方向的定位精度分别提高了90.4%、72.7%和32.4%,达到了(0.37,0.29,1.81)cm,其中E方向的精度改善最为明显。5.基于GPT2w模型化加权平均温度反演了大气可降水量,精度与基于Bevis经验公式计算的加权平均温度反演的大气可降水量精度相当。分析了附加系统偏差改正的模型化加权平均温度对大气可降水量的影响,实验表明,附加改正的模型化加权平均温度对大气可降水量的影响甚微。利用用户站对流层增强信息反演了大气可降水量,结果表明,其精度与利用对流层估计得到的对流层延迟反演的大气可降水量精度相当。