数据融合的对流层天顶延迟估计方法

为提高对流层天顶延迟(Zenith tropospheric delay，ZTD)的估计性能，提出了基于数据融合的ZTD估计方法。估计干延迟采用Saastamoinen模型，估计湿延迟采用Askne模型，地表气象测量设备提供给两模型所需的气压、温度以及水汽压，Askne模型所需的加权温度、温度变化率和湿度变化率由全球气压和温度2w(Global pressure and temperature 2w，GPT2w)模型提供。当气象测量设备不可用时，上述所有气象参数均来自于GPT2w模型。利用国际GPS服务(International GPS service, IGS)提供的数据进行验证，结果表明：当地表测量设备存在时，所提方法较Saastamoinen模型提高了8mm；当全部气象参数来自GPT2w时，本方法较GPT2w+Saastamoinen模型提高了8.1mm；对于季节分明的测站，误差趋势同样具备季节性；对于海拔高和气候干燥的的测站，估计误差较小。