GPT2模型用于SDCORS反演可降水汽精度评估

P228; 利用山东区域及邻近探空站,分析GPT2模型估算气象参数(气温和气压)的精度,并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中,分析评估其精度.研究表明,GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为—1.61℃和0.53 Pa,标准差均值分别为2.84℃和4.42 Pa,均方根误差均值分别为3.27℃和4.49 Pa;GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm,标准差均值为3.05mm,均方根误差均值为3.46 mm,较GPT模型精度高,可靠性强.对于未配备气象传感器的CORS站,基于GPT2模型估算气温和气压,有助于利用区域CORS反演可降水汽,有...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	大地测量与地球动力学 2018, Vol.38 (3), p.305-320
Hauptverfasser:	刘智敏, 李斐, 郭金运, 李洋洋
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	P228; 利用山东区域及邻近探空站,分析GPT2模型估算气象参数(气温和气压)的精度,并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中,分析评估其精度.研究表明,GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为—1.61℃和0.53 Pa,标准差均值分别为2.84℃和4.42 Pa,均方根误差均值分别为3.27℃和4.49 Pa;GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm,标准差均值为3.05mm,均方根误差均值为3.46 mm,较GPT模型精度高,可靠性强.对于未配备气象传感器的CORS站,基于GPT2模型估算气温和气压,有助于利用区域CORS反演可降水汽,有效实现对大气可降水量的监测与预报.
ISSN:	1671-5942
DOI:	10.14075/j.jgg.2018.03.017