气象科学

作者：涂满红，许九靖，曹云昌，王晓英，赵兴旺，柯福阳

单位：中国气象局气象探测中心, 北京 100082,,安徽理工大学 测绘学院, 安徽 淮南 232001;南京信息工程大学 遥感与测绘工程学院, 南京 210044,,中国气象局气象探测中心, 北京 100082,,南京信息工程大学 遥感与测绘工程学院, 南京 210044,,安徽理工大学 测绘学院, 安徽 淮南 232001,,南京信息工程大学 遥感与测绘工程学院, 南京 210044,

关键词：GPS;气象要素;反距离加权;GPT-2;可降水量

基金：国家自然科学基金资助项目（41674036；41704008）；江苏省重点研发项目（BE2016020）；江苏高校"青蓝工程"

准确获取测站气压和温度对GPS水汽反演至关重要。由于我国地域辽阔、经济和社会发展的差异较大，我国GPS气象站网有部分站点未布设气象传感器，无法准确获取测站的气压和温度，其对测站上方水汽造成了较大影响。本文提出一种增加高度订正的反距离加权法，并利用全国113个GNSS气象站（包括25个实验站点，88个插值站点）的连续3个月的气象数据对该方法进行验证。结果表明，内插得到的气压和温度的均方差为1.53 hPa和1.18 K，平均偏差为0.94 hPa和0.82 K。精度随着内插站点与实验站点之间高差的增大，偏差随之增大。最后将内插得到的气压和温度应用于GPS水汽解算，并与GPT-2模型的精度对比。内插气象数据得到的PWV （Precipitale Water Vapor）的均方差和平均偏差为0.59 mm和0.38 mm，精度明显优于GPT-2模型。

来源：2020年第4期

《气象科学》期刊编辑部

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