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51.
针对电离层活跃期或磁暴发生时,现有周跳探测算法未能正确探测并修复周跳的问题,提出了基于数据质量分析的电离层总电子含量变化率(以下简称电离层速率,TECR)拟合残差算法。通过对电离层拟合残差进行数据质量分析,可自适应确定最优拟合历元数,利用此历元数拟合得到的TECR拟合值可有效削弱电离层延迟影响。为保证周跳修复的准确性,采用搜索再判定与TECR补充检测方法对周跳修复值进行验证与确认。通过高电离层延迟条件下的实测数据对本文算法进行验证分析,实验结果表明该方法能够消除电离层延迟影响,实现电离层活跃期时的周跳探测与修复。  相似文献   
52.
为了分析云南元谋干热河谷典型冲沟插值误差的空间分布特征,采用反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、局部多项式(local polynomial interpolation,LPI)、张力样条(spline with tension,ST)、析取克里格(disjunctive Kriging,DK)以及不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)模型方法对高程采样点进行插值,用交叉验证法、相对差系数及沟谷线差异衡量其插值精度。遴选高程误差大于1 m的误差点,用变异系数(coefficient of variation,CV)、全局Moran指数和Getis-Ord Gi*指数分析其空间格局特征。结果表明:TIN和DK精度较高,IDW精度最低;高程误差均呈聚集分布,聚集程度TIN > LPI > DK > ST > IDW;高程误差均呈空间正自相关,TIN模型插值误差的自相关程度最高;误差热点位于坡度大的区域。  相似文献   
53.
以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子(坡度和坡向)和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的(混合)地理加权回归克里格模型((mixed)geographically weighted regression Kriging,(m)GWRK)进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将(m)GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格(regression Kriging,RK)插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。  相似文献   
54.
球面菱形格网因其几何结构简单、方向一致、径向对称等特性,在空间操作和数据集成方面有着广泛的应用。本文基于“纬线环法”构建了球面四元三角剖分模型,分析了该方法带来的格网单元面积变形及其位置分布,发现该模型的三角单元面积变形具有“锯齿状”分布特征,即相邻的上下两个格网单元总是一大一小交替分布,而且变形方向一致。据此通过合并上下两个相邻三角形格网单元,构建了一种近似等面积的菱形剖分模型。结果表明,相比较于其他球面菱形格网生成方法,该方法计算简单、格网单元方向一致(长轴沿南北向分布);同时,格网单元的面积变形更小、分布更加均匀。  相似文献   
55.
全球GPS测站垂向周年变化统计改正模型的建立   总被引:1,自引:1,他引:0  
傅彦博  孙付平  朱新慧  刘婧 《测绘学报》2018,47(10):1337-1345
对GPS测站坐标进行非线性变化的研究和建模,是削弱测站非线性运动的有效途径。由于导致测站坐标非线性变化的机制具有多样性和复杂性,目前还未能建立一个包含多种机制影响的理论改正模型来削弱测站的非线性运动。本文基于全球近500个实测的GPS测站垂向坐标残差时间序列,研究发现了测站垂向坐标周年项的全球分布规律,并分别针对南北半球构建了两个基于实测数据的周年变化统计改正模型。试验表明,本文提出的统计改正模型能削弱全球大部分GPS测站30%~50%的垂向坐标残差。  相似文献   
56.
针对CORS服务的通信信号盲区定位和高精度静态定位解算需求等问题,提出了一种基于Internet的数据加密推送和Bernese自动数据解算的GNSS事后精密定位服务平台建设方法,采用数据处理与用户服务分离方案,突破了并发用户请求的数量限制,并采用定位结果动态偏移及传输文件动态加密的双重加密方法,确保了信息安全。实测数据试验结果表明,平台数据处理结果精度、时效性和稳定性较好,可向用户提供厘米至毫米级GNSS事后精密定位服务。  相似文献   
57.
针对沉降监测中用时间序列分析数据样本较少、处理精度不高的问题,本文引入厄米特插值,提出用厄米特插值法对数据进行插值,增加数据样本,然后用时间序列对数据进行建模分析。为了验证用厄米特插值后的数据建模精度,将上述理论运用到工程实例中,用时间序列分析分别对厄米特插值处理后的数据和原始数据进行建模分析,得到用厄米特插值处理后的数据进行时间序列分析建模的平均绝对误差比原始数据建模的平均绝对误差高0.083 8 mm。说明厄米特插值和时间序列组合模型精度比较高。  相似文献   
58.
为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟(简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验),使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统(The Global Land Data Assimilation System,GLDAS)驱动的Noah模式(GLDAS_Noah试验)模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明: GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。   相似文献   
59.
目前中国气象局全球集合预报系统(China Meteorological Administration Global Ensemble Prediction System,CMA-GEPS)利用CMA全球数值预报系统分析场计算奇异向量(ANSV),欧洲中期天气预报中心采用同化背景场计算奇异向量(FCSV),在业务流程上先于计算ANSV,可优化集合预报系统运行时间。为此,在CMA-GEPS中探索采用FCSV进行集合预报的可行性,分析ANSV和FCSV的空间分布及相似指数,进而针对夏秋季节10个个例开展采用ANSV和FCSV的全球集合预报试验,从等压面要素集合预报技巧、中国地区24 h累积降水概率预报技巧、台风路径集合预报技巧、台风中心最低海平面气压预报技巧等方面对比二者结果。结果表明:ANSV和FCSV的主要结构特征相似,两组集合预报结果相当,表明在CMA-GEPS中使用FCSV可行,可作为未来高分辨率CMA-GEPS业务系统建设的选项。  相似文献   
60.
使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。   相似文献   
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