1.一种基于多源数据的对流层延迟建模方法，其特征在于，包括如下步骤：获取各GNSS测站的观测数据，结合广播星历文件和精密星历文件利用GNSS数据处理软件估计第一对流层延迟数据，并记录各GNSS测站的位置信息和观测时间；

基于各气象站的观测数据，根据Saastamoinen模型计算第二对流层延迟数据，并记录各气象站的位置信息和观测时间；

根据GNSS测站的位置信息和气象站的位置信息构建对流层延迟多项式模型；

以相同观测时间下各GNSS测站的位置信息、第一对流层延迟数据、各气象站的位置信息和第二对流层延迟数据构建训练样本；

将训练样本基于贝叶斯正则化Helmert方差分量优化求解对流层延迟多项式模型的多项式参数，确定相应观测时间下最优多项式参数；

利用最优多项式参数下的对流层延迟多项式模型计算任意指定位置的对流层延迟数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的对流层延迟建模方法，其特征在于，所述第二对流层延迟数据的计算过程为：其中， 表示通过第m个气象站的观测数据计算的第二对流层延迟数据， 表示第m个气象站的高度角， 表示第m个气象站观测的气压， 表示第m个气象站观测的气温，表示第m个气象站获得的水汽压力， ， 表示第m个气象站观测的相对湿度， 表示第m个气象站的高程 的列表函数， 表示 的修正函数， ， 表示第m个气象站的纬度， 表示基于和 的列表函数。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的对流层延迟建模方法，其特征在于，所述对流层延迟多项式模型的构建过程为：其中， ， 表示多项式系数， 表示Saastamoinen模型的偏差修正项， 表示~所有GNSS测站和气象站的经度， 表示所有GNSS测站和气象站的纬度， 表示所有GNSS测站和气象站的椭球高。

4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据的对流层延迟建模方法，其特征在于，所述最优多项式参数的确定过程具体为：i：根据所述对流层延迟多项式模型获取多项式参数 和空间特征矩阵，利用第一对流层延迟数据和第二对流层延迟数据

构建观测向量，其中，T表示转置， 表示测量偏差， ；

ii：引入基于修正方差更新的对角权重矩阵，构建多项式参数的优化求解方程，其中， 表示正则化参数，表示单位矩阵， 表示第t次迭代下基于修正方差更新的对角权重矩阵， 表示观测向量， ， 表示对应观测时间下所有第一对流层延迟数据， 表示对应观测时间下所有第二对流层延迟数据；

iii：将对应观测时间下的训练样本输入多项式参数的优化求解方程中迭代优化多项式参数，直至相邻迭代下的总修正方差变化小于阈值，得到最优多项式参数。

5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据的对流层延迟建模方法，其特征在于，所述对角权重矩阵中每一种测站的权重更新过程为：其中，i表示测站的类型，所述测站为GNSS测站或气象站， 表示第t次迭代下的第i种测站的权重， 表示 的权重占比， 表示第t次迭代下的第i种测站的修正方差，， 表示第i种测站的总数量，l表示 的索引， 表示先验等效样本量， 表示第i种测站的初始先验方差， 表示第l个测站的观测值与第t次迭代下对流层延迟多项式模型的计算值的残差， ， 表示第l个测站的观测值，表示第l个测站的空间特征矩阵， 表示第t次迭代下的多项式参数，表示 的权重占比。

6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据的对流层延迟建模方法，其特征在于，所述总修正方差表示为：其中， 表示第t次迭代下的总修正方差。

7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使计算机执行如权利要求1‑6任一项所述的基于多源数据的对流层延迟建模方法。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现如权利要求1‑6任一项所述的基于多源数据的对流层延迟建模方法。