GPT2w模型检验以及对流层模型的参数互融

各种对流层经验模型中,GPT2w模型是目前标称精度最高的对流层经验模型,其在模型化对流层延迟的同时,也提供具体的模型化气象元素。以USNO的ZTD产品检验模型ZTD精度;以IGRA发布的大气廓线数据,对模型加权平均温度T_m、水汽直减率λ的精度进行验证。计算发现,模型加权平均温度T_m具有-2.56K的系统偏差,改正该偏差后,模型ZTD对比USNO偏差从-1.38 mm提升至-0.3 mm;还验证了模型水汽直减率λ的两种获取方式具有很好的一致性。提出以测站气压P、测站温度t、测站相对湿度hr为实测气象元素,以校正后的T_m、高精度的λ为经验气象元素,作为对流层延迟模型输入参数的互融方法。该互融方法计算ZHD、ZWD经验模型分别采用目前最优的Saast静力学延迟模型和Askne＆Nordius湿延迟模型。以USNO发布的340个IGS跟踪站的对流层延迟数据作为参考,该互融方法较直接气象元素法、校正后的GPT2w模型均有显著精度提升。在不可获取气象数据的前提下,校正后的GPT2w模型具有很高的先验精度;若可获取近实时气象数据（如自动气象站）,则推荐采用新的参数互融模型。