基于Emardson模型的GNSS-PWV转换系数精化

摘要

转换系数(K值)是GNSS气象学中影响GNSS可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)反演精度的关键参数之一.针对中国地区缺乏统一的高精度K值模型,本文选取2018—2019年均匀分布的42个探空站资料,分析K值与测站经纬度和高程之间的相关性,利用2018年K值和多元线性拟合法,分别建立基于测站纬度和年积日的Emardson-I模型和基于测站纬度、高程和年积日的Emardson-H模型,并用2019年K值作为真值验证以上两模型的K值预报精度.研究结果表明:(1)K值与测站纬度和高程之间呈负相关,相关系数分别为0.735和0.941,而与测站经度的相关性较小;(2)Emardson-H模型预报的K值平均绝对误差(MAE)和均方根(RMS)均值分别为0.00150和0.00182,均优于Emardson-I模型的0.00221和0.00255,特别在高海拔地区表现更好;(3)基于Emardson-H模型的GNSS-PWV的MAE和RMS均值分别为0.226 mm和0.283 mm,均优于Emardson-I模型(0.288 mm和0.360 mm),在低海拔地区精度提高更为显著.因此,Emardson-H模型的精度优于Emardson-I模型,在中国西部高海拔地区能取得更好的K值预报效果,但就PWV反演精度而言,在低海拔地区效果更好.Emardson模型以其无需实测气象参数的特点使其在地基GNSS气象学中具有更好的实时应用前景.