%0 Journal Article
%T GPT2模型的精度检验与分析
%A 姚宜斌
%A 曹娜
%A 许超钤
%A 杨军建
%J 测绘学报
%P 726-733
%D 2015
%R 10.11947/j.AGCS.2015.20140356
%X GPT模型常被用于计算气温、气压等对流层延迟气象参数,针对其不足之处,Lagler提出了改进的全球经验模型GPT2,该模型不仅提高了GPT气温和气压模型的精度,而且可提供比湿、水汽压、映射函数等对流层参数。但是目前没有相关文献对GPT2的精度进行详尽的分析,本文利用ECWMF及NOAA提供的高精度气象数据,对GPT2气温、气压和水汽压模型进行精度检验及分析。结果表明,气温的Bias均值为-0.59℃,RMS均值为3.82℃左右;气压和水汽压的Bias均值绝对值在1mb以内,气压的RMS均值为7mb左右,水汽压则不超过3mb,不同纬度精度存在差异,三者均具有明显的季节性。总体而言,GPT2模型在全球范围内具有很高的精度和稳定性。
%K 对流层斜路径延迟
%K GPT
%K GPT2
%K 欧洲中期天气预报中心
%K 美国国家海洋和大气管理局
%U http://xb.sinomaps.com:8081/Jwk_chxb/CN/abstract/abstract6570.shtml