利用地基实测气象资料分析了GPT2w(global pressure and temprature 2 wet)模型估算的气象数据的精度,并将GPT2w估算的气象要素结合地基GNSS测站观测资料进行了大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的反演,结果表明:就BJFS测站...利用地基实测气象资料分析了GPT2w(global pressure and temprature 2 wet)模型估算的气象数据的精度,并将GPT2w估算的气象要素结合地基GNSS测站观测资料进行了大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的反演,结果表明:就BJFS测站在夏秋之季而言,无论是日尺度还是小时尺度上,由GPT2w估算的气象要素来反演的PWV与利用地基实测气象要素来反演的PWV的均方根(root mean square,RMS)优于2 mm,且两种尺度上两者RMS的偏差为亚毫米级,这为地基GNSS测站气象数据缺失时反演PWV提供了一种参考思路。展开更多
文摘利用地基实测气象资料分析了GPT2w(global pressure and temprature 2 wet)模型估算的气象数据的精度,并将GPT2w估算的气象要素结合地基GNSS测站观测资料进行了大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的反演,结果表明:就BJFS测站在夏秋之季而言,无论是日尺度还是小时尺度上,由GPT2w估算的气象要素来反演的PWV与利用地基实测气象要素来反演的PWV的均方根(root mean square,RMS)优于2 mm,且两种尺度上两者RMS的偏差为亚毫米级,这为地基GNSS测站气象数据缺失时反演PWV提供了一种参考思路。