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2.
提出多天线基线网单历元模糊度同步解算法,其具体实现步骤为:1)根据宽巷组合模糊度易于固定的优点,采用附加已知基线长度约束法同步解算各基线的宽巷模糊度,得到dm~cm级精度的近似基线分量;2)将解算得到的各近似基线分量作为约束,同步解算各基线的基频模糊度,以获取mm级精度的基线矢量。该方法的关键在于检验各历元宽巷模糊度解算的正确性,以获取可靠的近似基线分量,为解算各基线的基频模糊度提供准确的基线先验信息。由于动态情况下各历元观测信息比较少,单纯依赖ratio检验不可靠,提出结合基线误差、单位权中误差、基线网模糊度闭合环及ratio值等对多组宽巷模糊度进行检验,避免ratio值设置不当导致模糊度检验中发生纳伪和弃真问题。实测数据结果证明,该处理方法使得模糊度解算的成功率提高1%~2%,可以获取移动平台更丰富的导航信息,提高其服务能力。 相似文献
3.
文章对近10年来椒江口两岸主要的围填海工程进行了统计,利用基于围填海强度等级控制理念的围填海潜力评估方法,对椒江口海域的围填海强度及围填海潜力进行了定量评估,并对其造成的环境影响进行了分析。分析结果显示,椒江口海域虽然仍有一定的围填海潜力,但围填海压力较大,椒江口大规模的围填海工程对海岸带地形地貌、海域水文动力环境、滨海湿地生态系统、海洋水环境质量、海洋生物资源等均存在负面影响,为此提出了强化围填海管控、重视海岸带整治修复等建议,以期为椒江口的围填海管控和生态环境保护提供参考。 相似文献
4.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
6.
利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。 相似文献
7.
9.
基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料,应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验,借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征,根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征,并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明:毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显,东部亚区呈上升趋势,中西部亚区呈下降趋势,但变化趋势不显著且无突变发生;降水年内分配不均,干湿季分明,降水集中在5-9月,夏秋季降水占全年降水比重大,季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化;年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构;近26年的冬春季降水增加显著,但降水波动幅度小于前30年。 相似文献
10.
元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率:① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地(本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型)向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。 相似文献