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国际地球参考框架(ITRF)是目前理论背景最完善、构建方法最全面、实现精度最高的全球地心基准,也是世界各国在建立区域地心基准时的重要参考。给出了国际地球自转与参考系统服务组织(IERS)最新发布的ITRF2020的理论定义,重点讨论了各专业技术组织提供的数据资源和计算模型,以及IERS在数据整合时的处理策略,并对基于震后形变(PSD)模型的位置计算进行了讨论,给出了相对于ITRF2014的改进和转换参数。ITRF2020首次区分了地球的质量中心和形状中心,并考虑了PSD模型的季节性信号,提高了坐标框架精度,为地球科学研究和应用提供了统一基准,对精化和维持我国地心参考框架具有重要参考意义。 相似文献
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基于ITRF2005的全球板块运动模型 总被引：1，自引：0，他引：1
基于最新的国际地球参考架ITRF2005的速度场，构建了一个新的现时板块运动模型ITRF2005VEL，比以往用空间测量技术或地质、地球物理资料建立的板块运动模型更精确和更全面地反映现时全球板块运动的特点。求解了ITRF2005VEL的现时板块运动参数；然后与地学板块运动模型NNR—NUVELlA相比两者基本一致。表明：最近三百万年内全球板块运动总体上是稳定的。 相似文献
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地心运动会影响地球参考框架原点的准确性,是地球参考框架进行非线性维持必须考虑的因素之一,因此提出对地心运动进行多尺度的建模和预测,以实现毫米级地球参考框架的建立和维持。采用网平移法计算的地心运动、全球地球物理流体中心(global geophysical fluids center, GGFC)和国际GNSS服务(international gnss service, IGS)第三次重处理(IGSR03)提供的3组地心运动数据,首先对其一致性和差异进行了分析,然后分别利用谐波模型和Diff-LSTM模型对地心运动进行了长期和短期的建模与预测,结果显示,GGFC地心运动的预测精度优于1.5 mm,而Diff-LSTM模型的地心运动预测结果在短期内优于谐波模型,当预测步长为17时,GGFC和IGSR03的地心运动预测精度均能达到甚至优于1 mm。表明地心运动的预测精度能够满足基于地球质量中心(center of mass of the total earth system, CM)的瞬时地球参考框架的建立与维持。 相似文献
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基于多颗在轨高度计数据的中国近海平均海平面模型建立 总被引：1，自引：0，他引：1
联合使用Jason-2成功发射3 a来的Jason-2(cycle 001-113)、轨道调整前后的Envisat(cycle 070-107)以及轨道调整后的Jason-1(cycle 263-352)等在轨高度计卫星数据,首先对电离层延迟校正项进行平滑处理,再经过数据编辑和各项地球物理及环境改正后,对周期(cycle)逐一进行统计验证并剔除交叉点不符值异常的数据周期,采用共线处理和交叉点平差削弱海面时变和径向轨道误差的影响,再经参考椭球和参考框架基准的统一,最后选用Shepard方法建立了我国海域及邻海海域(0°~45°N,100°~140°E)2'×2'分辨率的平均海平面模型。将所建立模型与MSS_CNES_CLS01模型和MSS_CNES_CLS10模型进行了比较,不符值RMS分别为8.28和11.65 cm,验证了所开展模型的正确性。 相似文献
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分析了重力卫星数据构建的地球重力场模型EIGEN-CHAMP03S(140)、ITG-Grace2010s(180)、GO_CONS(240)、GOCO02s(250)的内符合精度,还与综合性地球重力场模型(EGM2008)进行了比较。然后,选用我国范围内854个AB级GPS/水准点,检核各模型分阶次确定的高程异常与实测值之间的差异,以体现其外符合精度。结果表明:以重力卫星数据构建地球重力场模型能以较高精度来表征重力场的中长波部分,与EGM2008模型的精度相当。在我国范围内,计算似大地水准面都能够达到米级精度,其中GOCO02s(250)模型精度最好,能达到0.5m的精度。 相似文献
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在目前海洋测绘中,平面控制测量主要采用静态同步观测方式,通过联测不少于2个已知控制点实施。为探究少于3个已知控制点时能否有效开展平面控制测量,结合工程试验,采用RTX后处理(RTX-PP)技术获得控制点ITRF2014框架当前历元坐标,然后根据已知控制点数量情况,分别采用四参数平面坐标转换、坐标平移转换、框架及历元转换将上述坐标转换至2000国家大地坐标系(CGCS 2000)坐标,并与控制点已知坐标对比。结果表明:点位精度介于0.01～0.03 m之间,满足海洋测绘中控制点点位精度要求。该测量方法可作为静态同步观测的有益补充,也可作为现行规范后续修订完善的有益尝试。 相似文献
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背景噪声的强弱是影响地震台站观测的一个重要因素。获取背景噪声的分布特征对评估海底地震仪记录数据质量及对数据的降噪处理均具有重要的指示意义。利用概率密度函数方法获取台站数据的功率谱密度的概率分布特征并与全球背景噪声高值模型和低值模型进行对比是研究台站周围环境背景噪声水平的有利手段。本研究基于南海大规模的被动源海底地震仪台阵长期观测实验的部分数据,利用概率密度函数方法研究了南海的背景噪声。首先,在全频段上对背景噪声进行了分析,并与其他台站做了对比,发现海洋的背景噪声在微震段和低频段大于高值模型且在全频带上远大于陆基台站的背景噪声,这表明海底地震仪数据质量并不高;其次,对观测过程中出现的地震事件以及其他典型信号的概率密度分布进行了归纳总结,发现远震事件、近震事件和数据丢失现象分别具有不同的优势频段和特征,这对后续滤波处理和质量检查具有重要指示意义;最后,研究了背景噪声的时间变化特征,发现台风是导致微震段时间变化的主要原因。 相似文献
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为准确获取深远海海洋声速资料,充分了解深水声速规律,选取了西太地区两个水深超过5000m的S1和S2站位的声速资料为研究对象,以SVP(声速剖面仪)实测资料为参考标准,通过对CTD资料利用Chen-Millero、Del-Grosso以及Wilson的3种经验公式计算的声速与SVP资料进行对比分析,得出Del-Grosso经验公式计算的声速误差最小。为进一步提高声速资料精度,对Del-Grosso公式进行修正,并利用另外3个站位数据进行验证,发现利用校正后的公式计算的声速资料精度明显提升,这为其他深远海区利用CTD或其他温盐深资料获取高精度声速资料提供参考。 相似文献
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上海吴淞站是我国沿海地区记录最长的验潮站之一。通过对吴淞站和黄浦公园站的潮位数据的对比分析,揭示出1952年之前数据存在着系统偏差。并通过小波分析方法获得了序列变化的突变点在1929年和1951年,进而对吴淞月均潮位数据分3个时段进行了调整。在此基础上,对吴淞站1937年9月~1943年12月间缺失数据采用回归模型进行了插补。这一检验定位和调整的思路可供吴淞站和其他存在数据瑕疵的长序列潮位数据分析利用研究借鉴。 相似文献
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利用东印度洋海域周边长期验潮站实测数据、TOPEX/Poseidon等系列卫星测高反演结果,评估了DTU10,EOT11a,FES2014,GOT4.8,OSU12和TPXO8六种全球潮汐模型精度,根据卫星测高结果给出了浅水分潮改正量和长周期分潮改正量的经验模型,又在此基础上分析并构建了研究区域精度最优的深度基准面模型。考虑到全球潮汐模型在近岸的影响因素及验潮站位置,将13个验潮站分成开阔海域与近海海域两类,与潮汐模型的对比,结果表明,DTU10和FES2014模型分别在开阔海域和近海海域精度最优。根据潮汐模型在不同分潮处的精度,如EOT11a模型在O1和K1分潮处精度较高,DTU10在N2,M2,S2和K2分潮处精度较高等,分别构建了开阔海域与近海海域的组合深度基准面模型,计算得知误差分别为11.33和20.95 cm,其精度显著提高。 相似文献
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This paper presents the development of a Regional Neural Network for Water Level (RNN_WL) predictions, with an application to the coastal inlets along the South Shore of Long Island, New York. Long-term water level data at coastal inlets are important for studying coastal hydrodynamics sediment transport. However, it is quite common that long-term water level observations may be not available, due to the high cost of field data monitoring. Fortunately, the US National Oceanographic and Atmospheric Administration (NOAA) has a national network of water level monitoring stations distributed in regional scale that has been operating for several decades. Therefore, it is valuable and cost effective for a coastal engineering study to establish the relationship between water levels at a local station and a NOAA station in the region. Due to the changes of phase and amplitude of water levels over the regional coastal line, it is often difficult to obtain good linear regression relationship between water levels from two different stations. Using neural network offers an effective approach to correlate the non-linear input and output of water levels by recognizing the historic patterns between them. In this study, the RNN_WL model was developed to enable coastal engineers to predict long-term water levels in a coastal inlet, based on the input of data in a remote NOAA station in the region. The RNN_WL model was developed using a feed-forwards, back-propagation neural network structure with an optimized training algorithm. The RNN_WL model can be trained and verified using two independent data sets of hourly water levels.The RNN_WL model was tested in an application to Long Island South Shore. Located about 60–100 km away from the inlets there are two permanent long-term water level stations, which have been operated by NOAA since the1940s. The neural network model was trained using hourly data over a one-month period and validated for another one-month period. The model was then tested over year-long periods. Results indicate that, despite significant changes in the amplitudes and phases of the water levels over the regional study area, the RNN_WL model provides very good long-term predictions of both tidal and non-tidal water levels at the regional coastal inlets. In order to examine the effects of distance on the RNN_WL model performance, the model was also tested using water levels from other remote NOAA stations located at longer distances, which range from 234 km to 591 km away from the local station at the inlets. The satisfactory results indicate that the RNN_WL model is able to supplement long-term historical water level data at the coastal inlets based on the available data at remote NOAA stations in the coastal region. 相似文献
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Tad Murty 《Marine Geodesy》2013,36(4):331-332
Optimal interpolation in the spatial domain is limited by computer storage requirements and the computational effort to invert the autocovariance matrix. The procedure can be simplified by use of the fast Fourier transform (FFT), where matrix inversion is replaced by a quotient of power spectral density (PSD) functions in the spectral domain. Such a methodology is developed and utilized to estimate an altimetric mean sea surface from a single 35‐day cycle of ERS‐1. ERS‐1 radial orbit error is first reduced by minimizing dual crossover residuals with TOPEXIPoseidon through solution for a sinusoidal correction for each ascending and descending arc along with the relative altimeter bias. A regular grid for ascending (descending) arcs is then formed by use of the equator‐crossing longitudes and the along‐track displacement. Gaps in the altimeter data set are filled by use of a reference model. PSDs derived from the data and reference surface enable computation of the least‐Squares estimator in the spectral domain, from which the optimally interpolated surface heights for ascending (descending) arcs are derived by the inverse Fourier operator. The resolution is bounded across track by the Nyquist frequencies, which for the 35‐day repeat period correspond to 1.44° longitudinal spacings or 160 km. For consistency, the along‐track resolution is reduced to a comparable level. The combination of the ascending and descending sea surface heights yields a surface up to the isotropic frequency that corresponds to surface spherical harmonics of degree and order 250. Comparisons show that the model performs almost as well as the Ohio State University model present on the TOPEXIPoseidon CD‐ROMs. 相似文献
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主电站作为海洋石油开采平台最重要的核心组成，为整个平台提供动力来源，是保证平台能够正常运转的心脏器官。从机组类型、特点，以及相应的工作原理等几个方面对海洋石油开采平台上的主电站作了简要的描述；依据相关基础数据，结合锦州25—1南油气田的特点，对油气田进行了电负荷分析，得出油气田设计所需要的典型电负荷量以及相关的数据；通过对机组容量、负荷率、备用率、机组占用平台面积、机组重量等几个参数的比对，从往复式发动机电站机组和燃气透平机电站机组中优选出了主电站机组方案。通过对锦州25—1南油气田主电站方案优选的详细阐述，为海洋石油开采平台主电站的选型设计提供参考和借鉴。 相似文献