本篇文章主要是分享一些提高估计精度的相关知识，其中也对精度估计包含哪些内容的题进行了一些详细解释，现在开始吧！
本文内容来自《测绘学报》2022年第0824期第9期）
张爽1,2、陈锡红1、刘强1、刘赞1,3、王庆利1
1空军工程大学防空反导学院，陕西西安710051;辽宁沉阳2单元93305110000；中国河北省保定市3单元93567074100
基金项目国家自然科学基金61701525
摘要针对基于数值气象模型的对流层天顶延迟精度估计依赖于外部基准的题，结合粒子群优化算法和扩展径向基函数神经网络，构建了ZTD精度估计模型。模型样本特征集利用NWM自有的气象数据和地形特征数据构建，以GNSSZTD产品为参考值构建目标集，通过层次聚类和模糊C均值聚类确定模型尺度结构，以及模型参数通过粒子群优化进行优化。利用欧洲中期天气预报中心提供的ERA5压力分层产品作为NWM的特例，进行了模型训练和结果验证。结果表明，该模型的估计精度和泛化能力良好，平均估计精度优于4mm，并且可以实现任意位置不依赖于外部参考的ZTD精度估计。
关键词对流层天顶延迟，精度估计，粒子群优化，径向基神经网络，数值气象模型
张爽，陈锡红，刘强，等利用PSO和扩展RBF神经网络估计NWM模型的ZTD精度[J]测绘学报，2022,519:1911-1919DOI:1011947/jAGCS202220210117
准确的对流层天顶延迟估计对导航定位授时和甚长基线干涉测量具有重要影响[1-3]。基于NWM和折射率积分方法，可以获得世界上任意位置的ZTD。它具有计算精度高、适用范围广、不受时间和空间等优点。-10]。同时，随着全气象同化观测数据的不断丰富和同化方法的改进，西北气象的时空分辨率和数据质量不断提高。以2019年欧洲中期天气预报中心ECMWF发布的ERA5气压分层产品为例，其空间分辨率可达025025，时间分辨率为1h，可提供优质天气数据。NWM基于数据同化原理，通过物理模型生成全气象观测数据[11]。其数据精度优于气象经验模型，但仍存在一定误差。目前常用的精度评估方法是利用GNSSZTD产品进行外部评估。参考文献[8,12—15]利用全或区域GNSS台站的ZTD产品，分析了ECMWF、国家大气研究中心提供的ERA-interim和ERA5压力分层产品以及NCAR的WRF中尺度值。采用美国国家海洋和大气管理局的天气预报模型以及NOAA的GDAS数值天气模型来评估精度。该评估方法依赖于GNSS站点的分布，只能给出站点处的ZTD精度。对于GNSS站点未配置的区域，只能用区域平均值代替，误差较大。
考虑到NWM误差主要来自同化观测资料的空间分布、同化观测资料的时间演化以及当地天气变化带来的不确定性[16]，NWM自身的气象资料可以部分反映当地的天气变化，并且另一方面与地理环境的特点有相关性。因此，本文以ECMWF发布的ERA5压力分层产品为研究对象，通过NWM自身的气象数据和地形特征数据构建特征向量，并基于粒子群算法和扩展的RBF神经网络构建ZTD精度估算模型，然后以中国大陆构造环境监测网中国地壳运动观测网（CMONOC，简称“大陆国网”）GNSS站的ZTD产品为参考，获取ZTD参考精度，并结合特征向量来训练网络模型，实现不依赖外部数据的ZTD精度估计。
11数据来源
数值气象模型采用ECMWF提供的ERA5压力层结产品，空间分辨率为025，时间分辨率为1h，截取2016-2020年我国及周边地区70E-140E，0N-55N气压、温度、比湿度和电位作为基本数据。ZTD参考值采用中国地震局GNSS数据产品服务
图1246个GNSS站分布及高度
图表选项
12个气象特征集
ZTD可分为两部分天顶静水延迟(ZHD)和天顶湿延迟(ZWD)。ZHD是气压和温度的函数。现有研究表明，无论是数值气象模型还是基于其的经验模型，ZHD的精度都可以达到较高水平[10,18]。ZWD是温度和水蒸气压的函数，其中水蒸气压的分布具有很强的随机性，难以准确捕捉，是目前公认的影响ZTD计算精度的主要因素。因此，气象特征集选择地表温度、地表水汽、ZTD月平均值、ZTD月标准差作为特征向量。同时，考虑到大部分地区的ZTD精度存在季节周期性变化，因此也采用月份作为气象特征向量之一。
本文使用的ERA5气压层产品提供37层等压面的气象数据，并不直接提供地面数据。表面压力、温度和水蒸气压力通过内插或外推获得。当地表位置在等压面底层以上时，水平方向采用双线性插值，垂直方向温度和比湿度采用线性插值，气压采用指数模型插值。公式为[6]
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式中，P为目标点气压，单位为hPa；P0、T0、q0分别为相邻网格点的气压、温度K、比湿度；Tv为虚拟温度；g0为重力加速度标准值980665m/s2；dh为目标点与网格点的高程差；dMtr为干燥空气摩尔质量2896510-3kg/mol；Rd是气体常数83143J/Kmol。当表面位置低于等压面底部时，不能直接插值垂直方向。为了获得相关参数信息，温度值计算参考构建全气象模型的一般方法。m[19]线性变化；根据ERA5手册中推荐的方法确定比湿度在底部等压面以下保持恒定[11]；气压仍采用式1通过指数模型计算。通过上述计算方法得到的底部等压面以下的气象数据采用平均经验值和经验模型。该算法简单易用，但计算精度低于插值法。考虑到一般当地表海拔低于海平面时，会出现需要计算底部等压面以下气象数据的情况，因此在低海拔地区，需要注意额外的计算误差可能是这个方法造成的。
ZTD采用折射率积分法与Saastamoinen模型相结合，沿天顶方向分层积分至等压面最顶层，顶层以上至海拔86km的对流层顶采用Saastamoinen模型计算
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式中，P、q、T分别为相应位置气压的单位为hPa，比湿和温度的单位为K；百帕。
24数据集分区
第一作者简介张爽，1990年出生，男，博士生，研究方向为对流层散射与时间同步。邮箱zhangbai0826163com
通讯作者刘强，E-mail:dreamlq163com
介绍提高估计精度，以及精度估计包含哪些内容对应的知识点已经解完毕，希望对大家有帮助。
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