基于XGBoost模型的广西区域PWV估算及极端降雨分析

来源：大地测量与地球动力学杂志2026年第6期北京时间：

作者：闫立伟, 林买金, 谢劭峰, 黄良珂, 李向红, 方琼玉

单位：1 桂林理工大学测绘地理信息学院, 桂林, 541006,2 长安大学地质工程与测绘学院, 西安, 710054,3 桂林市气象局, 桂林, 541001

摘要：针对气象参数缺失情况下实时/近实时GNSS PWV反演受限的问题, 基于XGBoost模型分别建立广西区域3种无需实测气象参数的PWV估算模型。首先建立输入为站点时间(DOY和HOD)、位置(Longitude、Latitude和Height)和GNSS ZTD, 输出特征为GNSS PWV的XGBZ-PWV模型, 然后在XGBZ-PWV模型的基础上分别加入2种经验PWV, 建立XGBZG-PWV模型和XGBZE-PWV模型。同时, 基于GNSS ZTD, 利用GPT3模型提供的气压与温度反演PWV(GPT3-PWV模型), 对所建PWV模型进行对比, 并以2022年广西区域基于GNSS ZTD、ERA5地表气压和温度反演的GNSS PWV作为参考值对所建立的模型进行精度验证。结果表明, 相比于GPT3-PWV模型, XGBZ-PWV、XGBZG-PWV和XGBZE-PWV模型的估算精度分别提升22.98%、29.03%和31.45%, 其中, XGBZE-PWV模型最优。在2022年2次极端降雨过程中, 对PWV与降雨的时空演变特征进行分析, 结果表明, XGBZE-PWV模型在极端天气条件下依然具有较好的适用性。

关键词：ZTD,PWV,GNSS,XGBoost,降雨

基金资助：广西自然科学基金(2023GXNSFAA026434)