尹恒毅,郭春喜,姚顽强,赵 红,黄功文,王 维,惠 哲
大地测量与地球动力学. 2020, 40(4): 391-394.
利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型,分析它们在陕西地区的适用性。结果表明,5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当,且优于其他3种模型,bias为1.41 cm,RMS分别为4.68 cm和4.67 cm,且随着高程增加精度越来越高。5种策略精度均随季节变化而变化,其中UNB3m变化最为明显,夏冬2季bias差达到7.92 cm,RMS差达到7.67 cm。更高精度计算时,秋季应使用GPT3,而春夏2季时使用GPT2w效果更好。选用同样的气象参数模型时,Saastamoinen模型比Hopfield模型更适用于陕西地区,并且陕北地区精度最好。对比最新的全球气压温度模型GPT3与GPT2w发现,2种模型算得的地面气压P、地面温度T、地面水汽压e、大气加权平均温度Tm等4种气象参数均相差细微,所以在陕西地区利用GPT2w或GPT3分别算得的对流层总延迟ZTD和对流层干延迟ZHD相差很小,通过对流层湿延迟ZWD算得的PWV也几乎相当。