Assessment and implementation of NOAA NWP-based tropospheric correction model
Notice bibliographique
Résumé
Tropospheric delay is one of the dominant Global Positioning System (GPS) errors, which degrades the positioning accuracy. Recent developments in tropospheric modeling rely on implementation of more accurate Numerical Weather Prediction (NWP) models. In North America one of the NWP-based tropospheric correction models is the NOAA model, which has been developed by the US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Because of its potential to improve the GPS positioning accuracy, the NOAA tropospheric correction model became the focus of many researchers. In this paper, we analyzed the performance of the NOAA tropospheric correction model and examined its effect on precise point positioning (PPP) solution. We generated a three-year-long tropospheric zenith total delay (ZTD) data series for the NOAA, Hopfield, and the IGS final tropospheric correction product, respectively. These data sets were generated at ten IGS reference stations spanning Canada and the United States. We analyzed the NOAA ZTD data series and compared them with those of the Hopfield model. The IGS final tropospheric product was used as a reference. The analysis shows that the performance of the NOAA model is a function of both season (time of the year) and geographical location. However, its performance was superior to the Hopfield model in all cases. We further investigated the effect of implementing the NOAA model on the PPP solution convergence and accuracy, which again showed superior performance in comparison with the Hopfield model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».