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51.
陈品馨 《测绘通报》2018,(4):100-103
作为一个旋转的扁椭球体,地球的动力学扁率J2变化主要是由各圈层相互作用和地球系统的物质流动所引起。当前,测定地球动力学扁率主要是通过卫星激光测距资料获得。本文利用GRACE月重力场模型、海底气压模型和冰期均衡调整模型等估计地球动力学扁率月变化ΔJ2,通过计算得到的C20时间序列与卫星激光测距(SLR)结果差别不大。通过计算分析,可以看出使用不同机构发布的GRACE数据产品,得到的季节变化时间序列的结果差别不大,与SLR结果非常接近,得出的C20时间序列在SLR方差百分比达70%。  相似文献   
52.
PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图.  相似文献   
53.
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   
54.
土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤...  相似文献   
55.
模式内部变率是模拟结果不确定性的重要来源,然而它对于1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响尚不清楚。因此,基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的多模式数据研究了模式内部变率对1.5℃和2℃升温阈值出现时间不确定性的影响以及对未来排放情景的敏感性。结果表明,模式内部变率对升温阈值出现时间模拟的影响与外强迫的影响相当,单个模式内部不同成员达到全球平均1.5℃或2℃增温的年份相差2~12年;其影响具有明显的空间差异,影响极大值出现在欧亚大陆以北洋面、白令海峡周围区域、北美东北部及其与格陵兰岛之间的海域、南半球高纬地区等;低排放情景下模式内部变率的影响大于高排放情景。  相似文献   
56.
1981-2015年西藏全区气候季节的变化   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1981-2015年西藏全区39个气象观测站的观测资料,采用修订气候季节划分方法,分析了39站季节起始日与季节长度,代表站的季节极端日期、极端长度、季节早晚、季节长短等级变化趋势及其对农牧业、旅游业的影响。结果表明:西藏近35年来,春、夏、秋、冬季平均起始日分别为2月25日、5月31日、9月15日和11月28日,平均长度分别为99 d、106 d、73 d和87 d,且区域差异比较明显。波密、加查、尼木、狮泉河、申扎站春季的起始日在提前,分别为-5.8、-1.2、-3.3、-2.5、-2.3 d·(10a)-1;秋冬季的开始日在推迟,分别为1.4(1.5)、2.1(4.2)、1.9(4.4)、1.0(2.5)、1.2(4.0)d·(10a)-1。春(夏、秋)季持续时间在延长,分别为7.0(1.3、0.1)、0.04(3.3、2.1)、1.0(4.6、2.5)、0.1(3.4、1.6)、1.7(1.8、2.8)d·(10a)-1;冬季持续时间在缩短,分别为-8.5、-5.4、-7.8、-5.1、-6.2 d·(10a)-1。春季的提前与季节长度的延长,使作物播种期与牧草返青期提早;秋季的推迟与季节长度的缩短使得作物复种机会大;同时对农作物的种植结构、作物品种熟性布局以及旅游业都有一定的影响。  相似文献   
57.
北方集中供热系统气象风险评估初探   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈莉  李帅 《冰川冻土》2018,40(6):1285-1290
供热管网爆裂、跑冒滴漏是北方集中供热城市面临的常见问题,供热管网出现大型故障往往是在室外寒冷的隆冬时节,如果间断或限额供热时间过长,将会造成严重的社会和经济影响。同时在极端低温情况下,可能会造成热源供应不足,出现限额供热现象,不能保证室内舒适度,影响人们的正常生活。本文提出了能源供应气象风险评估和热网维修寒冷风险评估方法,并进行了案例评估,以期为未来进行相关风险评估提供参考。  相似文献   
58.
行程时间不确定性导致了可达性随时间的变化,相关研究表明忽略行程时间不确定性会高估可达性水平。既有可达性研究往往用行程时间可靠性表示行程时间不确定性,但未考虑不同可达性模型结果的差异以及行程时间可靠性价值。本文结合各OD之间的行程时间分布特征,构建方差型的行程时间可靠性来描述行程时间不确定性,并进一步将行程时间可靠性纳入到广义出行时间成本中,建立了时间距离模型、潜力模型、累计机会模型和高斯模型4种基于位置的可达性测算方法,以比较在不同测算方法下,行程时间不确定性对可达性的影响。深圳的案例研究表明:① 忽略行程时间不确定性会使全区域的可达性至少被高估5.04%,最大被高估95.04%。潜力模型、时间距离模型、累计机会模型和高斯模型的高估幅度由低到高;② 行程时间不确定性对可达性的影响存在阈值效应,阈值越高,可达性受影响的程度越小;③ 从空间分布来看,行程时间不确定性对可达性水平高和低的区域都有一定影响。若不考虑行程时间不确定性,可达性高的区域高估值大,而在可达性低的区域,可达性高估的百分比较大,高估百分比中位数的差异程度最大可达77.1%;④ 行程时间不确定性对潜力模型可达性分类的影响最小,对累计机会模型差异的影响最大。可达性使用者应充分考虑研究区域实际情况,结合可解释性与理论性偏好,进而选择合适的可达性模型和评判标准。  相似文献   
59.
针对GNSS高程坐标时间序列中含有粗差、高程坐标时间序列不平稳、非线性变化导致异常值探测困难等问题,提出一种奇异谱分析SSA与Sn估计量相结合的粗差探测方法。利用实验模拟数据和实测数据分别对该方法的探测效果同常规3σ法和MAD法进行对比,结果表明,SSA-Sn粗差探测方法的总体探测效果更好,能够满足GNSS坐标时间序列高可靠性的需求。  相似文献   
60.
差分GPS水下立体定位导航系统的时间测量   总被引:7,自引:3,他引:4  
差分GPS水下立体定位系统是通过测量同一水声信号到达不同浮标的时刻,计算水下收发机到各枚浮标的距离差,实现水下立体双曲线交会定位的。本文对水下立体定位导航系统的数学模型进行了推导。根据差分GPS水下立体定位导航系统的要求对GPS接收机时钟同步进行了详细分析,同时对GPS接收机接口数据输出和支持的三种时间测量方案进行了介绍,并对时间延迟进行了分析。  相似文献   
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