GPT2模型用于SDCORS反演可降水汽精度评估

• 作者: 刘智敏 李斐 李洋洋 郭金运
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 气象参数 GPT2模型 CORS 大气可降水量
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 现代大地测量
• 页码范围: 305-309,320
• 页数: 6页
• 分类号: P228
• 字数: 3749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14075/j.jgg.2018.03.017

摘要

利用山东区域及邻近探空站,分析GPT2模型估算气象参数(气温和气压)的精度,并将GPT2模型应用于SDCORS反演可降水汽中,分析评估其精度.研究表明,GPT2模型估算气温和气压的偏差均值分别为—1.61℃和0.53 Pa,标准差均值分别为2.84℃和4.42 Pa,均方根误差均值分别为3.27℃和4.49 Pa;GPT2模型估算的气象参数解算的SDCORS/PWV的偏差均值为1.22 mm,标准差均值为3.05mm,均方根误差均值为3.46 mm,较GPT模型精度高,可靠性强.对于未配备气象传感器的CORS站,基于GPT2模型估算气温和气压,有助于利用区域CORS反演可降水汽,有效实现对大气可降水量的监测与预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭金运	山东科技大学测绘科学与工程学院	80	443	10.0	17.0
2	李斐	山东科技大学测绘科学与工程学院	10	29	4.0	4.0
3	李洋洋	山东科技大学测绘科学与工程学院	5	14	2.0	3.0