不同对流层天顶延迟模型在陕西地区的精度及适用性分析

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.