Multi-Global Navigation Satellite System (GNSS) real-time tropospheric delay retrieval based on state-space representation (SSR) products from different analysis centers
Notice bibliographique
Résumé
The troposphere plays an important role in a range of weather and various climate changes. With the development of the Global Navigation Satellite System (GNSS), the zenith tropospheric delay (ZTD) retrieval using GNSS technology has become a popular method. Research on ZTD accuracies of state-space representation (SSR) corrections from different analysis centers derived from real-time precise point positioning (RT-PPP) is important for Earth observation correction, meteorological disaster forecasting, and warning with the increasing abundance of state-space representation (SSR) products obtained by the International GNSS Service (IGS) analysis center. Therefore, accuracies and availability of real-time orbits and clock errors obtained by the Chinese Academy of Sciences (CAS), GMV Aerospace and Defense (GMV), Centre National d'Etudes Spatiales (CNE), and Wuhan University (WHU) are evaluated, and the RT positioning performance and ZTD accuracies are analyzed for Global Positioning System (GPS), Galileo (GAL), and BeiDou Navigation Satellite System-3 (BDS3) satellites. The results indicate that CAS has the higher satellite availability, providing SSR corrections for 82 GPS, Galileo, and BDS3 satellites. The accuracies of GPS, Galileo, and BDS3 orbits are best at WHU, CAS, and WHU with values of 5.57, 5.91, and 11.77 cm, respectively; the standard deviations (SDs) of clock error are all better than 0.22, 0.19, and 0.55 ns, and the root mean square errors (RMSEs) are better than 0.54, 0.32, and 1.46 ns. CAS has the best signal-in-space ranging errors (SISREs) followed by WHU, while CNE and GMV are worse. In the RT-PPP test, convergence times for CAS and WHU are 14.9 and 14.4 min, respectively, with 3D positioning accuracy for both of around 3.3 cm, which is better than for CNE and GMV. Among them, WHU SSR has the higher accuracy of RT-PPP-derived ZTD, with an RMSE of 6.06 mm and desirable availability with a completeness rate of 89 %.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».