姚茂华, 周文婷, 黄良珂, 刘立龙, 李 琛

(1.广西壮族自治区自然资源信息中心, 南宁 530028; 2.桂林理工大学 南宁分校, 广西 崇左 532100;3.桂林理工大学 a.测绘地理信息学院; b.广西空间信息与测绘重点实验室, 广西 桂林 541006)

0 引 言

水汽是地球大气的重要组成之一, 90%的水汽主要分布在对流层的底部。虽然水汽在大气中的占比很小, 但却是大气中最活跃的部分[1-2]。同时, 水汽在全球水循环、灾害天气形成与演变、能量平衡等方面扮演着重要角色[3-6]。气温、气压、水汽压、大气加权平均温度(Tm)、对流层天顶延迟(ZTD)和天顶湿延迟(ZWD)等均属于对流层关键参量, 传统的气象参数获取存在着设备昂贵、时空分辨率低等诸多不足, 随着全球导航卫星系统GNSS气象学的发展, 为对流层关键参量的探测提供了一种全天候、低成本、高精度和高时空分辨率的新手段。此外，Tm是GNSS-PWV反演的关键参数。

当前, 实测的探空数据、气象站地面监测数据获取对流层关键参量具有精度高、数据可靠的优点, 但是探空站、气象站点数量较少且分布不均, 尤其在中国西部地区, 难以满足任意位置处的信息获取。经典的对流延迟模型有Hopfield模型[7]、Saastamoinen模型[8]以及Black模型[9]等。然而经典的对流层延迟模型在计算对流层延迟过程中, 需要输入测站地面的气温、气压、水气压及测站位置, 由于常规的GNSS接收机并未安装测量气象参数的设备, 使得以上气象参数模型的适用性受到一定程度的限制。对流层经验模型基于长期的观测数据进行建模, 旨在解决无任何辅助信息下通过模型直接获取高精度的对流层参量, 又称为非气象参数模型。……