【摘 要】
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由中性大气折射造成的对流层延迟是GNSS测量的主要误差源之一,同时也是探测大气水汽含量的有效数据源。本文针对基于多种机器学习算法的天顶方向对流层延迟改正（ZTD）建模、预报,以及大气可降水量（PWV）反演开展研究工作。通过机器学习算法构建高时空分辨率的对流层延迟改正模型对实现高精度GNSS服务和促进GNSS气象学发展具有重要意义,同时为科学利用机器学习算法解决GNSS信号的对流层延迟改正提供新思路
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由中性大气折射造成的对流层延迟是GNSS测量的主要误差源之一,同时也是探测大气水汽含量的有效数据源。本文针对基于多种机器学习算法的天顶方向对流层延迟改正（ZTD）建模、预报,以及大气可降水量（PWV）反演开展研究工作。通过机器学习算法构建高时空分辨率的对流层延迟改正模型对实现高精度GNSS服务和促进GNSS气象学发展具有重要意义,同时为科学利用机器学习算法解决GNSS信号的对流层延迟改正提供新思路。论文主要研究内容和成果如下:1、采用反向传播神经网络（BPNN）和最小二乘支持向量机（LSSVM）算法,基于20个IGS站分别构建BPNN-ZTD模型和LSSVM-ZTD模型,在时间域上实现ZTD预报。其中,BPNN-ZTD模型可以实现厘米级的长期预报,但对于高频信号预报效果较差。另外,提出了一种顾及训练样本相关性的LSSVM-ZTD建模方法,在两个小时内可以实现亚厘米级的ZTD预报,2019年11个测站不同季节的ZTD预报RMSE平均值为6.0mm,可用率（预报值偏差±5mm为标准）平均值为63.93%。相较于同时段BPNN-ZTD模型的预报结果,RMSE值减小约24mm,可用率提高50%左右。2、基于欧洲地区85个IGS测站评估了两种ERA5数据反演ZTD值的精度,利用积分法估计的ERA5P-ZTD与IGS-ZTD的一致性优于基于模型法获取的ERA5S-ZTD。分别基于无背景数据、ERA5S-ZTD为背景数据和ERA5P-ZTD为背景数据三种情况,采用LSSVM算法分别建立三种区域ZTD模型（EST-ZTD1、EST-ZTD2、EST-ZTD3）,在空间域实现ZTD高精度建模和预报。结果显示:当基于LSSVM算法建模时,补充背景数据为约束条件建模效果更佳;且EST-ZTD2模型较好地补偿了ERA5S-ZTD与IGS-ZTD间的系统偏差,2018年10个测试站的ZTD预报值的月RMSE平均值为22.9mm;相较于ERA5S-ZTD,该模型精度提升19.1%;EST-ZTD3模型的月RMSE平均值为9.0mm,比ERA5P-ZTD的精度高1.6%,个别测站的精度提升率可达40%,这主要依赖于研究区域训练测站的分布情况以及测试站与训练站间ZTD的相关程度。3、利用北美地区GNSS-ZTD数据系统评估了BPNN、径向基函数（RBF）神经网络和LSSSM算法的建模精度、效率、稳定性和适用性。结果表明:当利用小规模样本进行建模时,RBF算法建模效果最佳,LSSVM算法建模的精度和稳定性与RBF算法精度相当,但效率较低;当样本数据量过大时,BP算法建模优势明显。4、利用时空域建模特性均较好的RBF算法,基于Suomi Net网络提供的大气参数产品构建了北美地区ZTD预报模型RBF-ZTD。该模型的预报精度受测站空间分布影响明显,不同区域预报值的月RMSE平均值相差10mm以上;其中测站分布密集且均匀的西北地区的月RMSE平均值为21.3mm;整个研究区域月RMSE平均值为30.9mm,年RMSE平均值为31.9mm;基于ZTD预报值分别采用Suomi Net和GPT2w气象数据反演PWV,月RMSE平均值分别为4.9mm和5.7mm;反演精度依赖于ZTD预报值的精度。
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