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3.05 mm,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。
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