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31.
为了分析高精度GNSS数据处理中常用的双差模型和非差模型定位性能的差异,选取ITRF核心站组成长度不同但相对位置长期不变的基线,对2013年全年的有效数据分别采用两种模型进行解算,分析两者的相对坐标差异。结果表明:全年数据的非差解与双差解相对坐标的三维偏差序列的标准差达到8.2 mm,非差解与双差解存在定位偏差;非差解的相对坐标全年数据时间序列的平均标准差是(5.6,4.5,5.4) mm,而双差解是(3.4,3.1,4.0) mm,双差模型的解算精度和稳定性整体优于非差模型;随基线的增长,双差模型的差异呈现累积性,而非差模型的差异基本无变化,如42 m超短基线STJ2-STJO非差解和双差解全年数据的标准差分别为(6.2,4.8,5.7) mm和(3.0,2.9,3.0) mm,而487 km长基线HERS-WSRT则是(5.7,4.5,5.4) mm和(4.7,2.8,4.7) mm。 相似文献
35.
为了较好地描述软土塑性应变发展规律,提出了一种改进的塑性流动模型。该模型采用了与屈服函数形式相同,但具有一定倾角 的塑性势函数。土体在变形过程中,塑性流动方向会依赖于塑性势面的旋转而变化,直至达到破坏状态。通过对常规三轴试验结果的分析可以发现:在剪切过程中,塑性势面旋转角的初值 与终值 较为稳定,不受围压变化影响。在此试验观察基础上,引入了归一化的旋转角参数 以及描述土体应力状态的参数 ,在采用蛋形势函数的情况下二者具有良好的分段线性关系。利用该关系,建立了改进的塑性流动法则,只需要2个额外的模型参数。对所提出的塑性流动模型进行了验证,计算结果表明该模型能较好地反映塑性应变的变化趋势。 相似文献
36.
为探究不同产地浒苔型饵料对幼刺参生长、消化和非特异性免疫的影响,本实验将青岛浒苔与宁波浒苔的干粉与海泥分别按一定质量比例混合,开展刺参饲喂实验,并与刺参天然饵料马尾藻进行对比。结果表明,青岛浒苔饵料和马尾藻饵料喂养的刺参的粗蛋白含量分别为14.31%±0.10%和15.43%±1.41%,显著高于宁波浒苔饵料(11.17%±0.63%),粗脂肪和灰分含量无显著差异;青岛浒苔组、宁波浒苔组和马尾藻组的增重率分别为22.65%±5.68%、3.03%±1.17%和20.47%±2.01%,特定生长率分别为(1.44±0.33)、(0.21±0.08)、(1.33±0.12)%/d,青岛浒苔组和马尾藻组刺参的增重率和特定生长率显著高于宁波浒苔组;青岛浒苔组、宁波浒苔组和马尾藻组刺参肠道淀粉酶、胃蛋白酶、胰蛋白酶和纤维素酶活力无显著差异;马尾藻组刺参体腔液碱性磷酸酶活力为(17.57±4.56)金氏单位/100mL,显著高于青岛浒苔组[(5.56±1.32)金氏单位/100mL]和宁波浒苔组[(2.83±0.75)金氏单位/100mL],超氧化物歧化酶和酸性磷酸酶活力无显著差异。由此可见,绿潮暴发时,通过打捞浒苔用以配制刺参饵料,既有助于缓解绿潮的生态灾害,又能够补充刺参饵料来源,具有广阔的生态效益和市场前景,但是其营养成分影响因素较为复杂,配制饵料时应充分考虑不同品种、采集时间和生长地点的差异,并通过一些前处理手段充分发挥浒苔的饵料价值。 相似文献
37.
海气动量通量研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
海气界面动量通量也称为风应力,是海流和表面海浪的主要驱动力,是海洋从大气获得动量的重要途径。因此,合理可靠的海洋表面风应力的参数化对于海洋、大气和波浪以及气候模式的准确预报都具有非常重要的科学意义和实用价值。对风应力拖曳系数的参数化是风应力参数化的主要内容。近来的观测发现,风应力拖曳系数随着风速的增加出现了先增后减的趋势,同时还与海面的波浪状态以及海流有关。基于观测或理论分析,目前已经得到了一系列的风应力拖曳系数计算方法或公式,有的考虑了海浪的作用,有的没有,但这些方案大都是适合中低风速,在高风速下的适用性还有待检验。本文回顾了目前在海气动量通量观测和参数化方面的研究进展,并建议应增加高风速下风速、海流以及海浪等的同步观测,以进一步完善风应力参数化方案。 相似文献
38.
在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。 相似文献
39.
以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示:1)工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2)不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3)广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带(主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部),分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区(主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布)。4)从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。 相似文献
40.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
星间单差法是常用的精密单点定位PPP模糊度固定方法,但是要面临基准星转换的问题。为此,提出了一种逐级模糊度固定模型,采用法国CNES发布的整数相位钟差产品,在PPP非差观测模型基础上逐一选取两颗卫星进行模糊度固定;得到多组单差模糊度固定解后,再以此构成约束条件进行滤波得到其他参数。实验选取了8个IGS站共48个观测时段进行模糊度固定实验。结果表明,模糊度成功固定后,位置三维误差平均值由5.60 cm减小到2.72 cm;位置误差标准差由3.64 cm减小到1.50 cm。仿动态条件下,模糊度固定后位置误差由6.02 cm降至4.75 cm。 相似文献