《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：A New PatchTST-ZTD Forecasting Model based on Different Global Climates and its performance in PPP
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本文针对GNSS精密单点定位中天顶对流层延迟（ZTD）预测精度不足的问题，提出了一种基于PatchTST的PBZTD预报模型。研究采用Koppen-Geiger气候分类法将全球189个GNSS测站划分为5种气候类型，通过对比IBZTD和LBZTD模型，验证了PBZTD在预测精度（平均RMSE提升2.40%-34.50%）和泛化能力（未参与训练测站提升4.20%-34.27%）方面的优势。该模型将ZTD预测结果作为外部约束应用于PPP，显著缩短了收敛时间（E/N/U方向平均提升15.4%/9.42%/26.51%），为高精度全球导航定位提供了技术支撑。
当我们使用手机导航或地质勘探设备时，全球导航卫星系统（GNSS）的定位精度直接影响着用户体验和科学研究的可靠性。然而，卫星信号在穿越地球对流层时会因大气折射产生延迟误差，其中天顶方向的对流层延迟（ZTD）成为制约精密单点定位（PPP）精度的关键因素。传统ZTD模型存在明显局限：参数模型依赖实时气象观测，难以普及；经验模型对气象变化响应迟缓；数值天气预报模型存在时间延迟和系统偏差。尽管深度学习模型如LSTM和Transformer在ZTD预测中取得进展，但仍面临长序列建模性能下降、局部特征捕捉不足等挑战。
为突破这些瓶颈，华东理工大学陈志平团队在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》发表研究，创新性地将时序预测领域的新星——PatchTST模型引入ZTD预报领域。该研究首次采用Koppen-Geiger气候分类法将全球测站划分为赤道型（A）、干旱型（B）、温带型（C）、寒带型（D）和极地型（E）五大气候区，建立了基于不同气候特征的PBZTD预报模型。研究团队利用内华达大地测量实验室（NGL）提供的2012-2023年全球189个GNSS测站的ZTD数据，以30分钟高时间分辨率进行模型训练和验证。
关键技术方法包括：基于月均温度和降水数据的Koppen-Geiger气候分区算法；将144个时间步长的ZTD序列分割为18个重叠子序列的Patch处理机制；采用3层编码器结构和4头注意力机制的Transformer架构；使用均方误差（MSE）损失函数和Adam优化器的模型训练策略。研究设计了三种预测方案系统对比PBZTD、基于Informer的IBZTD和基于LSTM的LBZTD模型性能，并通过25个未参与训练测站验证泛化能力，最后将预测结果作为虚拟观测值融入PPP解算评估收敛改善效果。
精度评估结果显示：PBZTD模型在五种气候类型下的平均RMSE为21.91mm，较IBZTD和LBZTD分别提升2.40%和34.50%。预测精度呈现明显气候依赖性，极地型气候表现最优（RMSE=15.54mm），赤道型气候误差最大（RMSE=25.05mm）。这种差异源于不同气候区的水汽波动特性——赤道地区持续高温和强降水导致ZTD序列复杂多变，而极地地区低温弱蒸发使水汽信号稳定。值得注意的是，位于秘鲁阿雷基帕的ZREQ站虽处低纬度，但因海拔2300米且降水稀少，被归类为极地型气候，印证了气候分类相比传统纬度分带更能准确反映ZTD误差分布规律。
模型泛化验证通过对25个未参与训练测站的测试表明，PBZTD在未知测站上的平均RMSE（21.21mm）显著优于IBZTD（22.14mm）和LBZTD（32.27mm），其中温带型气候区改善最显著（提升6.17%）。这种强泛化能力得益于气候分区策略有效缓解了高纬度测站稀疏对模型性能的影响，证明基于气候特征的分区建模比传统纬度分带更具普适性。
PPP应用效果显示：将PBZTD预测值作为外部约束后，五个代表性测站（POVE、ALIC、P779、NVSK、DAV1）的PPP收敛时间在E、N、U方向分别实现平均15.4%、9.42%和26.51%的提升。特别是垂直方向改善最为显著，南极DAV1站收敛时间从29分钟缩短至12.5分钟。这种加速效应源于高精度ZTD预测值有效约束了PPP解算中的对流层参数估计，减少了参数搜索空间。
研究结论证实，PBZTD模型通过Patch机制有效解决了长序列ZTD数据建模中的注意力分散问题，相比传统模型能更好捕捉局部时间依赖关系。结合NGL全球ZTD产品和气候分区策略，不仅克服了高纬度测站分布不均的建模难点，更实现了30分钟分辨率的长时序预测能力。该研究为全球实时PPP服务提供了重要技术支撑，未来可结合伽利略高精度服务（HAS）和北斗PPP-B2b等新星基增强服务，进一步探索PPP模糊度固定（PPP-AR）等进阶应用，推动GNSS气象学与精密定位的深度融合。
