Study on the influence of ocean tidal load on precise point positioning
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摘要: 在全球范围内选取地处内陆、沿海和岛屿的85个国际GNSS服务(IGS)测站,对其一天的观测数据进行无海洋潮汐改正和加入GOT4.8海洋潮汐改正模型两种解算,分析了海洋潮汐负荷对全球不同地理区域IGS测站精密单点定位(PPP)精度的影响. 结果表明:岛屿测站受海洋潮汐负荷的影响范围最广,改正量最大. 加入海洋潮汐改正后,约91%的岛屿测站在PPP中定位误差得到了改正,沿海测站和内陆测站得到改正的比例分别约为85%和82%;海洋潮汐改正对测站的N方向几乎起不到改正的作用,对E方向的影响较小,对U方向影响最大,其中在岛屿测站的U方向上影响范围是2~8 mm,部分站点接近厘米级.
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关键词:
- 海洋潮汐负荷 /
- 精密单点定位(PPP) /
- IGS测站 /
- GOT4.8 /
- 海洋潮汐改正
Abstract: A total of 85 IGS stations located inland, on the coast and on the islands are selected from around the world, and the position of these stations are solved by considering adding the global ocean tide model (GOT4.8) or not. The effect of ocean tidal load on the precise point positioning(PPP) accuracy of IGS stations in different geographical regions is analyzed and studied. The results show that ocean tidal load has the greatest impact on the station located on the island. After adding the ocean tide correction, about 91% of the positioning error of the island stations are improved, and the proportions of coastal stations and inland stations are about 85% and 82%, respectively. The ocean tide correction has almost no impact on the N direction of the station, and has little impact on the E direction, and has the greatest positive impact on the U direction. Among them, the impact range in the U direction of the island station is 2~8 mm, and that of some stations are close to the centimeter level.-
Key words:
- ocean tidal load /
- precise point positioning (PPP) /
- IGS stations /
- GOT4.8 /
- ocean tide correction
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表 1 静态PPP主要处理策略
参数 处理策略 截止高度角/(°) 10 电离层模型 Iono-Free LC 对流层模型 Saastamoinen 星历 15 min精密星历(IGS) 钟差 30 s差产品(IGS_30 s) 模糊度解算 Continuous 海洋潮汐改正模型 GOT4.8 地球自转 IGS21047.erp PCO、PCV改正 IGS14_1977.atx 系统组合 GPS单系统 表 2 海洋潮汐负荷对内陆23个测站定位的改正量
cm 站点代号 加入海洋潮汐
改正前后互差站点代号 加入海洋潮汐
改正前后互差∆N ∆E ∆U ∆N ∆E ∆U ARTU 0.015 0.003 0.031 NLIB 0.056 0.204 −0.180 BJFS 0.010 −0.066 0.116 NRIL −0.026 0.022 0.133 BRAZ 0.016 0.178 0.241 PICL −0.067 0.052 0.207 CORD −0.007 0.065 −0.019 PIE1 −0.040 0.072 0.134 DUBO −0.039 0.090 0.227 POVE −0.041 0.079 −0.122 EIL3 0.093 −0.011 0.231 SASK −0.030 0.029 0.165 EIL4 0.088 0.001 0.233 TEHN 0.030 0.010 0.161 FAIR −0.030 −0.005 0.225 WILL 0.139 −0.023 0.289 MBAR 0.132 −0.032 −0.017 YAKT 0.019 −0.067 0.159 MDO1 −0.043 0.065 0.124 YEL2 0.009 −0.026 0.163 MIKL −0.029 −0.056 −0.063 ZAMB −0.072 0.001 0.575 NIST −0.029 0.036 0.047 平均 −0.038 −0.036 −0.080 表 3 海洋潮汐负荷对沿海39个测站定位的改正量
cm 站点代号 加入海洋潮汐
改正前后互差站点代号 加入海洋潮汐
改正前后互差∆N ∆E ∆U ∆N ∆E ∆U BRFT 0.637 0.148 0.108 NKLG 0.384 −0.287 0.662 CEDU 2.226 0.118 −0.176 PERT 7.432 −0.079 0.130 CHUR 1.506 0.052 0.111 QAQ1 −0.056 0.043 0.221 CUSV 0.605 −0.113 0.041 RDSD 0.067 0.005 −0.251 DAKR 1.663 −0.083 0.004 REYK 8.587 −0.008 −0.049 DARW 0.021 −0.107 −0.012 SALU 0.762 −0.005 −0.319 DAV1 0.030 0.013 0.112 SAVO 0.031 0.211 0.526 GMSD 8.240 −0.138 −0.686 SSIA 0.097 0.160 −0.440 GUAT 0.342 0.133 −0.343 SYOG −0.106 0.027 −0.056 HNUS 2.901 −0.087 0.454 THU2 0.245 0.061 −0.138 HOB2 −0.088 −0.203 0.300 TIDB 1.347 −0.081 0.191 HOFN 1.895 0.034 −0.194 TOW2 1.129 −0.069 −0.662 HOLB 0.015 −0.052 0.575 TSK2 0.477 0.032 −0.105 LROC 2.915 −0.026 −0.198 TSKB 3.107 0.013 −0.072 MAG0 0.307 0.002 0.370 UFPR 9.548 −0.073 0.137 MAW1 0.047 0.019 0.014 ULDI 1.200 −0.085 0.679 MORP 2.631 −0.035 −0.469 USUD 0.185 −0.069 −0.179 MRL2 0.270 −0.211 0.152 WGTN 7.022 0.156 −0.228 MTV2 0.390 0.050 0.181 YSSK 2.310 −0.006 0.053 NANO 0.329 −0.095 0.311 平均 −0.083 −0.091 −0.254 表 4 海洋潮汐负荷对岛屿23个测站定位的改正量
cm 站点代号 加入海洋潮汐
改正前后互差站点代号 加入海洋潮汐
改正前后互差∆N ∆E ∆U ∆N ∆E ∆U ASCG 0.899 −0.154 0.371 GUUG 0.172 0.097 −0.322 BRMU 9.739 −0.215 0.173 KRGG 3.769 −0.293 0.226 CCJ2 2.649 0.074 −0.226 LPAL 0.311 0.032 −0.456 CHTI 9.141 0.146 −0.466 MAC1 0.158 0.111 0.347 CKIS 3.525 −0.118 0.155 MAJU 0.147 0.363 1.314 CPVG 0.227 −0.176 −0.173 MAUI 1.211 −0.082 −0.629 CZTG 4.859 −0.273 0.547 PNGM 3.800 0.122 −0.246 DGAR 2.785 −0.268 −0.513 REUN 2.299 −0.008 −0.263 FLRS 0.344 0.261 −0.586 SEYG 0.754 −0.047 −0.434 FTNA 1.625 −0.119 0.952 STHL 0.187 −0.086 −0.798 FUNC −0.042 0.166 0.380 VACS −0.032 0.035 −0.393 GUAM −0.023 −0.029 −0.414 平均 −0.032 −0.144 −0.423 -
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