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1.
陆基增强系统(GBAS)是利用载波相位平滑伪距差分修正实现对导航辅助定位的. 其中,平滑时间常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数. 本文分析研究了不同平滑时间下电离层时间梯度和空间梯度对Hatch滤波的影响. 在结合电离层时空梯度和多径效应引起的滤波总误差方差的基础上,推导出自适应的最优平滑时间常数. 分别对GBAS静态和动态两种环境下的定位误差进行实验,实验结果表明,采用本文推导出的自适应平滑时间常数降低了GBAS伪距测量误差,从而使定位精度得到增强. 相似文献
2.
综合运用石油自给率、流动比率等方法,以“一带一路”沿线国家为研究对象,对1995—2014年各国石油资源流动类型时空演变进行研究。结果表明:1)1995—2014年石油净补给型国家数量较为稳定,无产型或低产型国家的石油贸易倾向变化相对较小;基本自给型国家数量占比最大,1995年占比1/2,其余四个年份占比稳定在1/3;净支出型国家数量显著增加,至2014年其中有5个国家保持不变,表明这些国家的石油产量具有较大的优势。2)1995年和2014年汇地国家均为39个国家,其中有34个国家一直保持汇地职能,空间分布上呈东多西少,南多北少,东西分化以西亚、中亚、东欧为界;有14个国家一直保持源地职能,其空间分布格局与汇地相应,西多东少,南多北少,主要分布于西亚、东欧及中亚;交流地数量较少,呈分散分布,且分布地不稳定。3)从数量变化来看,研究期内汇地略有增加,源地略有减少,交流地略有增加;“一带一路”源地总出口量与汇地总进口量的比呈逐年降低趋势。 相似文献
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5.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献
6.
利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。 相似文献
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