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1.
马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法,可以用来解决概率反演的问题.基于MCMC方法的反演不依赖于准确的初始模型,可以引入任意复杂的先验信息,通过对先验概率密度函数的采样来获得大量的后验概率分布样本,在寻找最优解的过程中可以跳出局部最优得到全局最优解.MCMC方法由于计算量巨大,应用难度较高,在地球物理反演中的应用尚处于起步阶段.作者将MCMC方法应用到时移探地雷达(GPR)反演中,并结合双差法对时移的目标区域进行准确反演.在双差法时移反演的过程中,作者对目标区域使用拓展的Metropolis算法进行局部采样,减小了计算量的同时,进一步提高了目标区域的反演精度.最后对合成的数据进行了反演测试,对目标区域的反演误差进行了分析,说明了基于局部采样的MCMC反演方法的有效性,目标区域反演结果特征明显,反演效果好. 相似文献
2.
3.
基于S波段双线偏振雷达资料、雨量计资料及激光雨滴谱数据,在CSU-ICE算法的基础上建立了CSU-LPA算法.以华南地区一次季风暴雨过程为评估对象,对CSU-LPA算法与传统PPS (Precipitation Processing System)算法进行了效果对比,评估该算法在业务中的应用效果.结果 表明,在绝对值相对误差指标上,CSU-LPA算法相对于PPS算法其估测误差减小了约16%;PPS算法在过程累计估测降水分布中存在几个区域的显著高估,且估测散点值分布离散,而CSU-LPA算法的估测结果与实况吻合度较高,估测散点值分布集中,说明新算法稳定性良好;单站小时累计估测降水中,CSU-LPA算法能有效抑制PPS算法的高估效应,尤其在累计雨量较大的时候体现得更为明显. 相似文献
4.
为了验证传统的内插模型能否满足远距离下连续运行参考站系统(CORS)的双差电离层延迟精度的需求.通过构建电离层双差观测方程,以线性内插模型(LIM)和距离相关线性内插模型(DIM)为研究对象,以虚拟参考站技术(VRS)为代表,将解算得到的监测站双差电离层延迟与通过LIM和DIM内插算法得到的监测站双差电离层延迟进行对比,分析这两种模型在远距离CORS网下的双差电离层延迟内插效果.实验结果表明,在远距离CORS网监测站条件下,LIM模型的内插精度高于DIM模型内插精度. 相似文献
5.
运用中尺度WRF模式,分别采用Morrison(MOR)和Milbrandt-Yau(MY)双参数化云微物理方案,对2010年7月20—21日辽宁省的一次强降水过程进行模拟,通过对比分析两个方案所对应的地表累积降水量、降水强度、云中微物理量的模拟结果,评估两个双参数方案对强降水事件的模拟能力及主要微物理过程的差异。结果表明,在对雨带和强降水中心的位置上,MOR方案的模拟能力优于MY方案,但MY方案对强降水中心强度模拟能力则优于MOR方案;两方案对强降水宏观特征的模拟差异在一定程度上体现了它们在微物理具体方案上的差异,相比MY方案而言,MOR方案模拟降水发展期的垂直水汽通量高,使得雪晶的凝华增长、碰连增长增强,从而导致MOR方案的冰晶含量低,雪晶含量高,通过雪晶的凇附作用形成的霰含量也比MY方案高,霰的凇附增长消耗了大量过冷水,使冷云中云滴(过冷水)含量减少; MOR方案模拟得到的600 hPa到地表的雨滴直径均为1 mm,与实际雨滴直径的观测值不符,需要未来进一步开展研究,对原方案进行优化。 相似文献
6.
文章介绍相邻雷达在重叠区回波差异的检测方法,造成邻近两部雷达在重叠区回波差异的原因分为外界因素和内在因素。排除遮挡、地物/超折射杂波及大气衰减等外界因素,根据雨滴直径与下落末速度的关系,对相邻两部雷达基数据进行时间、空间一致性匹配,比较邻近两部雷达在重叠区域中相同时间、相同采样空间上的回波观测值,若仍然存在明显差异,则是由雷达自身一些因素造成的。文章采用了郑州雷达一次频率源故障过程和广东一次飑线过程中的数据作为个例,分析表明该方法能有效检测出相邻两部雷达在重叠区的观测值差异,在全国新一代天气雷达网实时运行监控业务中具有较高的应用价值,当检测出某一部雷达与邻近几部雷达存在明显的观测差异时,可通过报警方式将信息传送至雷达机务人员,以便及时查找和解决雷达的故障问题。 相似文献
7.
YML铁矿区位于几内亚福雷卡里亚省,富铁矿以条带状赤铁矿和铁角砾岩矿为主。矿区内共发育7条矿体,条带状赤铁矿体6条,铁角砾岩矿体1条。条带状赤铁矿体赋存部位多为向形地段,次级紧密褶皱发育,沿走向和倾向有逐渐变薄和尖灭的趋势;铁角砾岩矿体覆盖于地表,以风化壳的形式出现。矿床类型属复合类型,即海底热液喷气沉积叠加后期构造变质型+风化淋滤型。该区具备铁矿形成和保存的地质条件,且已发现具一定储量、品位较高的条带状赤铁矿和大面积的铁角砾岩分布区,区内铁矿找矿远景较好。 相似文献
8.
基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。 相似文献
9.
利用WorldView-2四波段卫星数据和电子海图数据,基于改进的耀斑改正算法和双波段比值算法,反演获得了3处典型海域的浅水水深。通过不同海域、不同耀斑条件下水深反演实验,探讨了RED,NIR波段在典型四波段水深反演中的作用和影响,发现在双波段比值法水深反演中,引入RED+NIR波段进行耀斑改正处理,可以增加珊瑚、海藻等绿色物质覆盖海底的反射率,有效地提高该类海域的水深反演精度。基于耀斑改正的多光谱水深反演方法,适用于中轻度耀斑条件下,水质较清澈的浅海水深反演,可在国内外典型四波段卫星数据水深反演中推广应用。 相似文献
10.
地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架(data-driven tight frame,DDTF)在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献