测绘地理信息2024，Vol.49Issue(1) ：104-108.DOI:10.14188/j.2095-6045.2022442

基于GPT3和傅里叶函数构建长三角地区ZHD模型

An Improved ZHD Model for Yangtze River Delta Based on Fourier Function and GPT3

李黎 许思怡 高颖 卢厚贤 陈国栋 王晓明
测绘地理信息2024，Vol.49Issue(1) ：104-108.DOI:10.14188/j.2095-6045.2022442
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基于GPT3和傅里叶函数构建长三角地区ZHD模型

An Improved ZHD Model for Yangtze River Delta Based on Fourier Function and GPT3

李黎 1许思怡 2高颖 2卢厚贤 2陈国栋 1王晓明3
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作者信息

  • 1. 苏州科技大学地理科学与测绘工程学院,江苏苏州,215009;苏州科技大学北斗导航与环境感知研究中心,江苏苏州,215009
  • 2. 苏州科技大学地理科学与测绘工程学院,江苏苏州,215009
  • 3. 苏州科技大学北斗导航与环境感知研究中心,江苏苏州,215009;中国科学院空天信息创新研究院,北京,100094
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摘要

针对GPT3模型的对流层干延迟(GPT3-ZHD)存在明显周期性误差的问题,以2016—2020年长三角地区的7个GNSS站数据为参考,分析GPT3-ZHD残差的季节性周期变化,并利用多阶傅里叶函数建立一种新的ZHD改进模型,同时分析基于改进模型的PWV反演精度.实验结果表明:1)与GNSS相比,GPT3-ZHD和GPT3-PWV的Bias均值分别为-0.49 mm和2.72 mm,RMS均值分别为2.06 mm和11.08 mm;2)基于GPT3和傅里叶函数改进的ZHD模型Bi⁃as和RMS均值分别为-0.01 mm和0.52 mm,比GPT3模型分别提升0.48 mm和1.54 mm,精度改进明显;3)基于GNSS-ZTD、GPT3-Tm和改进ZHD所得PWV的Bias和RMS均值分别为0.46 mm和0.52 mm,比GPT3-PWV分别提升2.26 mm和10.56 mm.总体而言,基于GPT3和傅里叶函数的ZHD改进模型精度优于GPT3-ZHD,并可有效应用于长三角地区的实时高精度PWV反演.

关键词

GPT3模型/傅里叶函数/对流层延迟/可降水量

Key words

GPT3 model/Fourier function/tropospheric delay/PWV(precipitable water vapor)

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基金项目

国家自然科学基金(41904033)

江苏省自然科学基金(BK20180973)

湖南省自然科学基金(2016JJ3061)

出版年

2024
测绘地理信息
武汉大学

测绘地理信息

CSTPCD
影响因子：0.563
ISSN：1007-3817
参考文献量14
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