一种综合的对流层延迟模型算法

摘要：

为了摆脱实测气象参数的限制，提升对流层延迟改正模型算法的普适性和效率，介绍了Saastamoinen模型、UNB3m模型、EGNOS模型3种常用的对流层延迟改正模型。在对3种模型的算法和模型参数进行介绍与分析的基础上，提出了一种综合的对流层延迟模型算法。该算法通过GPT模型估计出温度和气压参数，通过UNB3m模型估计水汽压参数，然后将计算得到的温度、气压和水汽压运用于Saastamoinen模型中以计算测站天顶对流层延迟。算法将GPT模型、UNB3m模型、Saastamoinen模型3种模型相结合，其精度与传统模型相当，但扩大了适用范围。该算法在缺少实测气象数据的情况下，能够较精确地给出对流层延迟的先验值，具有一定的实际工程意义。

关键词：GPT、UNB3m、Saastamoinen模型、对流层延迟模型

分类号：P228.1(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目6522000013．

在线出版日期：2014-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：418-422