中国区域大气加权平均温度的多因子精化模型

摘要

大气加权平均温度(T_(m))是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)反演大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的重要参数。文章通过中国区域的2015—2017年探空站资料,构建了顾及温度、水汽压、经纬度、高度和周期等多因子影响的T_(m)模型(T_(m)-C模型),并通过2018年的探空站资料加以检验。结果表明,T_(m)-C模型比Bevis模型、中国区域精化后的Bevis模型(T_(m)-B模型)和GPT3模型年均RMS值分别减小了30.4%、17.9%和25.4%。为进一步提高T_(m)-C模型的精度,基于中国地理分区的差异,分别建立了北方地区、南方地区、西北地区和青藏地区的区域T_(m)模型,4个地区年均RMS值对比T_(m)-C模型平均精度提升了19.9%。将T_(m)-C模型应用于GNSS水汽计算,其理论RMS值误差和相对误差分别为0.18 mm和0.95%,分区域的模型较T_(m)-C模型平均精度分别提升了22.9%和14.9%。