GPT2/GPT2w+Saastamoinen模型ZTD估计的亚洲地区精度分析

针对Global Pressure and Temperature2/Global Pressure and Temperature 2w(GPT2/2w)模型在亚洲区域对流层延迟估计中的适用性问题,该文基于GPT2/2w模型,结合Saastamoinen模型(分别用GPT2S、GPT2w-1S、GPT2w-5S表示)估计亚洲地区2007—2017年10年的天顶对流层延迟(ZTD)并分析其精度与时空分布。使用欧洲定轨中心(CODE)的ZTD产品来验证模型在亚洲地区的精度。分析结果表明GPT2w-1S模型精度最高,偏差(Bias)为0.88 cm,均方根误差(RMSE)为4.63 cm,GPT2w-5S模型精度次之,GPT2S模型最差。受水汽分布影响,时间上,3种模型精度表现出季节特性,冬季精度最好,夏季精度最差;空间上,3种模型在高海拔地区精度较好,模型精度对纬度的依赖性不明显且纬度对3种模型的影响程度差别不大。

几种开源精密单点定位软件算法研究与精度分析

从全球范围分布的IGS站中选取7个测站的观测数据,利用RTKLIB、PPPH和GAMP 3种开源精密单点定位软件分别进行静态PPP(precise point positioning)和模拟动态PPP解算,解算的坐标结果与SOPAC进行比较,天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)与利用BERNESE 5.0解算的5min ZTD进行比较,并分别统计了收敛时间,结果表明:(1)在静态和动态PPP中,三者水平方向RMS(root mean square)分别均优于2 cm和5 cm,在高程方向精度有一定差异。(2)利用3种软件进行静态PPP解算均可得到厘米级对流层解算精度,GAMP与RTKLIB的解算结果与BERNESE解算结果差异在1 cm左右,与PPPH的差异在2 cm左右。(3)三者解算的收敛时间相当,静态PPP中收敛时间在6~56 min之间,动态PPP中收敛时间在9~116 min之间,部分测站PPPH解算的收敛时间较长。