[发明专利]一种顾及日变化的对流层延迟改正方法

说明书

本发明公开了一种顾及日变化的对流层延迟改正方法，具体包括：1获取NWP数据；2计算全球地表处和各分层处格网点的ZTD；3根据第2步所得格网点的ZTD计算MSL处ZTD；4建立ZTD‑DV模型。本发明提出的顾及日变化的对流层延迟模型，可反演高时间分辨率的ZTD，能很好的反映ZTD的日变化，在具体的工程应用中，可加快GNSS精密定位的收敛速度，提高定位精度。由于NWP可提供覆盖全球的气象数据，所以本方法适用范围广，不受参考站点和地形限制，可估计全球范围任意一点的ZTD。

技术领域

本发明涉及一种对流层延迟改正方法，尤其是一种顾及日变化的对流层延迟改正方法，属于全球卫星导航与定位技术领域。

背景技术

对流层延迟是电磁波信号在通过高度为50km以下的未被电离的地球中性大气层时所产生的信号延迟和路径弯曲。对流层延迟的改正精度直接影响全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)、卫星激光测距(Satellite LaserRanging，SLR)和甚长基线干涉测量(Very Long Baseline Interferometry，VLBI)等无线电大地测量技术的基线解算和定位精度。相关研究表明，在GNSS高精度定位解算中，天顶方向的对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay，ZTD)约为2.3m，卫星高度角越低，倾斜方向延迟量越大，当卫星高度角为10°时，延迟量可达约20m。

目前常用的对流层延迟模型可以分为经典模型和经验模型两类。经典模型需要将实测的气象参数作为输入，故又称为实测气象参数模型，该类模型较简单，改正精度一般为厘米或分米级。经验模型通过拟合气象参数随时间的变化规律，能很好的解决实际气象参数难以获取的问题，故又称为非实测气象参数模型，该类模型的改正精度一般为厘米级。虽然利用经验模型能得到较高精度的ZTD，但受限于建模数据的时间分辨率(一般为6h)，模型不能准确的反映ZTD日变化(Diurnal Variation，DV)规律，制约了经验模型估计ZTD的精度。随着气象观测的数值预报资料精度的提高，利用高时空分辨率(1h)的数值天气预报(Numerical Weather Prediction，NWP)模型的再分析或预报数据可反演较高精度的对流层延迟，为建立高精度对流层延迟模型提供了数据支撑。

相关研究显示，ZTD日变化幅度为20mm-200mm，在天气变化较为剧烈时期，变化量会更大，若在对流层延迟建模中不能精确考虑ZTD的日变化规律问题，即模型时间分辨率较大，会对对流层经验模型的精度和实际应用有较大限制，针对这一问题，目前还未有切实可行的方法。

发明内容

本发明的目的在于，为提高卫星定位精度，提供了一种顾及日变化的对流层延迟改正方法，用于解决在天气变化较为剧烈时期现有的对流层延迟估计时间分辨率较大的问题。

为了解决背景技术所存在的问题，本发明提出了一种顾及日变化的对流层延迟改正方法，包括以下步骤：

步骤1：NWP数据获取。首先，在欧洲中尺度天气预报中心(European Centre forMedium-Range Weather Forecasts，ECMWF)再分析资料ERA5产品中，获取平面分辨率为2.5°×2°、垂直分辨率为37层、时间分辨率为1小时的全球格网点分层气象数据，气象参数包括气压、温度、相对湿度及重力位势。其次，获取ERA5-Land产品中平面分辨率为2.5°×2°、时间分辨率为1小时的全球格网点地表气象数据，气象参数包括地表气压、地表温度、地表露点温度。当前ERA5数据最高分辨率可达0.25°×0.25°，ERA5-Land产品的最高分辨率可达0.1°×0.1°。在设计中，为综合考虑模型精度和计算效率，选取数据的平面分辨率为2.5°×2°、时间分辨率为1小时。

步骤2：获取全球地表处ZTD格网和各分层ZTD格网。在获取NWP数据后，需计算全球地表处ZTD格网数据。ZTD可由大气折射率积分获取：