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11.
卫星电视授时系统及精度估计 总被引:1,自引:0,他引:1
我国已建成短波、长波授时台,进行毫秒级、微秒级的时间服务.随着现代科技和经济的发展,上述方法已不能满足国家及国际交流的需要.本文提出卫星电视授时系统,同步卫星定位精度小于110m,卫星授时精度为亚微秒。两原子钟利用卫星进行时刻同步,其精度与两原子钟的距离有关,相距3千多公里的两钟同步精度小于35ns,相距数百公里的两原子钟同步精度小于20ns 相似文献
12.
为了满足大行星卫星的高精度CCD位置观测与运动理论研究工作的需要 ,采用天王星 5颗主要卫星摄动理论模型 (Gust86 )作为核心 ,设计了一个天王星视位置可视化软件。该软件具有卫星证认 ,最佳观测时段选取 ,精确模拟卫星视运动和实时引导CCD精密定位观测等功能。 相似文献
13.
目前地基GPS气象学测得的可降水量(PWV)精度好于2mm,但在利用区域GPS网实时计算每个测站上空的PWV时,要涉及到很多常规GPS资料处理时所忽略的问题,如需考虑数据处理软件和计算方式的选择、站坐标的确定和约束、轨道的使用方法、网外辅助站最佳数量的确定、海潮对实时计算PWV的影响以及实时应用于气象服务时的端部效应等问题。利用上海GPS综合应用网获取的2002年6、7月份长江三角洲地区人梅前后的数据,分析了利用区域性的GPS网实时计算高精度的PWV时要解决的各种问题,探讨了其数据处理方案。 相似文献
14.
利用GTOPO30和SRTM3数字高程(DEM)数据,提取了喜马拉雅山脉(造山带)的数字高程模型并对其进行了地质地貌的初步分析。从SRTM3数字高程数据提取出坡度数据,初步分析了喜马拉雅山脉坡度和高程的特征。数字高程和坡度图清楚地展现了喜马拉雅大型断裂带(构造边界)的空间分布特征。分析了中国气象局下属的西藏、青海、四川和云南4省区气象观测台站55年来的年平均降水量观测数据、喜马拉雅山脉南坡的年平均降水量数据、喜马拉雅DEM和裂变径迹数据,发现喜马拉雅山脉从东至西,年平均降水量逐渐减少,地形起伏逐渐变小,而高程渐次升高,与此同时剥蚀速率降低;从北至南,年平均降水量逐渐增加,地形起伏增大,高程快速降低,而剥蚀速率则急剧升高。这充分说明了喜马拉雅年平均降水量大的地区,地表剥蚀作用相对较强,年平均降水量小的地区,地表剥蚀作用则较弱,即:在喜马拉雅地区,长周期的地表剥蚀过程(可长达数个百万年时间尺度)和短周期(仅仅50年)的降水量观测是耦合的。 相似文献
15.
利用GTOP030和SRTM3数字高程(DEM)数据,提取了喜马拉雅山脉(造山带)的数字高程模型并对其进行了地质地貌的初步分析。从SRTM3数字高程数据提取出坡度数据,初步分析了喜马拉雅山脉坡度和高程的特征。数字高程和坡度图清楚地展现了喜马拉雅大型断裂带(构造边界)的空间分布特征。分析了中国气象局下属的西藏、青海、四川和云南4省区气象观测台站55年来的年平均降水量观测数据、喜马拉雅山脉南坡的年平均降水量数据、喜马拉雅DEM和裂变径迹数据,发现喜马拉雅山脉从东至西,年平均降水量逐渐减少,地形起伏逐渐变小,而高程渐次升高,与此同时剥蚀速率降低;从北至南,年平均降水量逐渐增加,地形起伏增大,高程快速降低,而剥蚀速率则急剧升高。这充分说明了喜马拉雅年平均降水量大的地区,地表剥蚀作用相对较强,年平均降水量小的地区,地表剥蚀作用则较弱,即:在喜马拉雅地区,长周期的地表剥蚀过程(可长达数个百万年时间尺度)和短周期(仅仅50年)的降水量观测是耦合的。 相似文献
16.
BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果. 相似文献
17.
圆柱螺线法是井眼轨迹计算中最常使用的方法之一,在实钻轨迹监控、中靶分析和预测、井身质量评价等实际问题中都有重要的应用.但是当井段2个端点的井斜角之差或者方位角之差等于零时,圆柱螺线法坐标计算公式需要进行特殊处理才能正常计算;在井斜角之差或者方位角之差很小时,坐标计算会出现较大误差.对圆柱螺线法坐标计算公式进行了改进,用一组计算公式统一处理井斜角之差或者方位角之差等于零和不等于零的情况,提高了坐标的数值计算的精度和稳定性.对圆柱螺线型井眼轨迹的平均井眼曲率的数值计算进行了研究,提出了使用高斯型数值积分公式计 相似文献
18.
19.
基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献
20.