【摘 要】
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加权平均温度Tm作为对流层湿延迟转换为大气可降水量的关键参数，在GNSS气象学研究中发挥着重要作用。Tm经验模型的构建，可以通过将测站位置和时间信息作为输入参数快速获取Tm估值，但其精度往往受限，尤其在某些局部区域。本文提出了一种Tm经验模型精化方法，引入了地表气温数据，通过最小二乘快速获取精化系数，达到Tm的误差补偿作用。基于我国及邻近区域180个探空测站2011—2015年的数据，本文构建了基
【机 构】
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中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金（8224093）； 中国博士后科学基金（2021M703510）； 中央高校基本科研业务费专项（2021XJDC01）； 煤炭资源与安全开采国家重点试验室开放基金（SKLCRSM21KFA08）； 地球空间环境与大地测量教育部重
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加权平均温度Tm作为对流层湿延迟转换为大气可降水量的关键参数，在GNSS气象学研究中发挥着重要作用。Tm经验模型的构建，可以通过将测站位置和时间信息作为输入参数快速获取Tm估值，但其精度往往受限，尤其在某些局部区域。本文提出了一种Tm经验模型精化方法，引入了地表气温数据，通过最小二乘快速获取精化系数，达到Tm的误差补偿作用。基于我国及邻近区域180个探空测站2011—2015年的数据，本文构建了基于GPT3的精化模型，并对其进行分析。数值结果表明，与Bevis模型、区域线性模型和GPT3模型相比，本文提出的精化模型估计Tm的精度分别提高了16.2%、13.5%和21.1%。另外，基于GPT3的精化模型估计Tm表现出最优的时空分布结果，显著提高了高纬度地区Tm估计精度，有效解决了GPT3模型只能表现Tm季节性变化的缺陷。本文方法计算公式简便，可以快速推广至任意Tm经验模型，具有较高的使用价值。
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