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1.
针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。 相似文献
2.
选取恰当的拟合模型是提高高程异常拟合精度的关键.本文利用湖南省新化县城区全球卫星导航系统(GNSS)和水准测量数据,采用反距离加权法、多项式插值法、径向基函数法、克里金插值法等多种曲面拟合方法进行高程异常拟合研究,并进行拟合精度评定.结果表明,径向基函数插值法内插精度最高,其中误差为±0.0158 m;局部多项式插值法外推精度最高,其中误差为±0.0104 m;综合来说,局部多项式插值法在县域尺度高程拟合中精度最高,本文研究结果对小区域GNSS高程拟合方法选取工作具有一定的参考意义. 相似文献
4.
在巢湖西北半湖近岸带设置大型围隔研究秋季连续打捞蓝藻对湖泊温室气体通量的影响,应用YL-1000型大型仿生式水面蓝藻清除设备进行原位打捞蓝藻,通过便携式温室气体分析仪-静态箱法对大型围隔内水-气界面CH4、CO2通量特征及其影响因素进行观测.结果表明:对比未打捞区,蓝藻连续打捞下打捞区水体中叶绿素a(Chl.a)、悬浮物(SS)浓度不断下降,两者削减率分别为72%、85%,Chl.a、SS浓度分别下降到29.6±2.5 μg/L、12.5±1.2 mg/L,打捞对围隔内颗粒态物质去除效果十分明显;打捞过程中水体溶解性有机物(DOM)中微生物代谢类腐殖质(C1)、类蛋白(C3)显著下降趋势,打捞区C1、C3组分(0.18±0.02、0.06±0.01 RU)强度明显低于未打捞区(0.26±0.05、0.12±0.03 RU),打捞能有效控制藻源性溶解性有机质释放.同时,打捞区水-气界面CH4通量呈显著下降趋势,未打捞区CH4通量平均值(17.473±1.514 nmol/(m2·s))为打捞区(7.004±4.163 nmol/(m2·s))近2倍,CH4通量与Chl.a、C1、C3组分均呈显著正相关,水体中藻源性溶解态有机质对CH4通量具有促进作用;打捞区CO2释放通量呈显著上升趋势,打捞区CO2吸收通量(-0.200±0.069 μmol/(m2·s))明显低于未打捞区(-0.344±0.017 μmol/(m2·s)),CO2通量与Chl.a、温度均呈显著负相关.秋季打捞对CH4、CO2综合日平均通量减排量值为0.275±0.076 mol/(m2·d)(以CO2当量计).研究结果揭示了巢湖秋季连续打捞蓝藻过程对水-气界面温室气体具有显著减排作用,且能在一定程度上减缓蓝藻水华与湖泊富营养化、气候变暖之间的恶性循环,为湖泊碳循环和蓝藻水华灾害防控提供科学数据支撑和理论参考. 相似文献
5.
当喷泉效应较弱而双峰结构发展不充分的时候,可能在赤道异常区仅能够观测到一个电子密度的峰值,称之为单峰现象.本文利用CHAllenging Minisatellite Payload卫星在2001-2010年的电子密度数据给出了单峰的发生规律,单峰在地方时早上08:00-10:00和下午16:00-19:00发生率高,发生位置在经度上呈现多波数分布,尤其在10:00-18:00明显:在分季时多呈现四波,而在冬至季时以三波为主.单峰发生多的经度,正好对应着双峰的结构特征较弱之处.究其原因,是非迁移潮的DE2和DE3分量调制了背景风场和大气发电机电场,在电场和喷泉效应减弱的经度,双峰结构难以形成时,就会表现为单峰结构.本文扩展了对单峰现象的地方时、季节和经度分布等规律的了解,明确了非迁移潮在其中施加的影响,由此,单峰同双峰现象一样可以用于研究非迁移潮对热层-电离层的作用. 相似文献
6.
本文采用多源卫星遥感数据通过统计分析的方法研究了17年间(2000—2016年)南海夏季(6—9月)台风对该海域降水、淡水通量的贡献及其可能导致的环流异常。主要结论如下: 1) 台风是南海中北部降水的重要影响因子, 可导致日平均降水量增加12mm, 约占南海夏季日平均降水(25mm·d -1)的一半, 且西北太平洋台风和南海“土台风”产生的降水分布存在显著的区域和强度差异; 2) 夏季, 南海由淡水通量引起的盐致环流表现为以海南岛东南部海域为中心的弱气旋式, 其流量量级约为-0.15Sv, 约占同期风生环流流量(约为-1.5Sv)的10%; 3) 夏季, 台风带来的降水使得南海中北部的气旋式盐致环流增强, 且西北太平洋台风降水导致的淡水通量变化引起的盐致环流强度要强于南海“土台风”。 相似文献
7.
基于1951—2018年哈德里中心海温资料、美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析资料和第四代欧洲中心汉堡模式, 针对1994年、2018年等西北太平洋热带气旋(TC)生成异常多的年份, 研究了引起TC增加的海表温度异常(SSTA)模态及其影响机制。结果表明, 北半球热带中太平洋增暖与印度洋变冷是夏季西北太平洋TC生成频数增加的主要原因, 北大西洋负三极型式SSTA促使TC生成的进一步增加。热带中太平洋增暖与印度洋冷却在菲律宾以东激发出西风异常和气旋性环流异常。北大西洋负三极型式SSTA在我国南海、菲律宾至东南沿岸激发出气旋性环流异常。前者在西北太平洋中部, 后者在南海产生有利于TC生成的局地环境。1994年和2018年夏季热带中太平洋出现暖SSTA、印度洋为冷SSTA、北大西洋呈现负三极型式SSTA, 西北太平洋TC生成频数极端增多。近30年来, 当出现热带中太平洋增暖和印度洋冷却时, 北大西洋表现出比1989年以前更强的负三极型式SSTA, 使西北太平洋TC生成频数和北半球热带印度洋-太平洋SSTA梯度的线性相关更显著。 相似文献
8.
顶部电离层是低轨道卫星的运行空间,是能量粒子沉降的重要区域,认识这个空间的能量粒子分布特征对研究各种空间天气事件、地震、火山以及其他人类活动引起的扰动具有重要的现实意义.本文利用位于顶部电离层的5颗NOAA系列卫星数据,统计研究了100~300keV的电子和80~2500keV的质子的全球分布特征.研究发现:高能电子和质子主要分布在两极辐射带和南大西洋异常区,两极辐射带观测到的高能电子通量比南大西洋异常区高几倍到一个数量级,而质子则相反;高能电子在两极辐射带地区通量分布具有不对称性,主要表现为在北辐射带西经75°到东经90°存在低值区,相对应的是粒子主要聚集在其磁共轭区,且其边界和南大西洋异常区相交;高能质子两极辐射带对称分布,在南半球东经0°至东经50°存在高值区.利用概率密度统计分析发现,各颗卫星在南大西洋异常区和两极辐射带的高能电子和高能质子通量总体上均呈正态分布.在南大西洋异常区,NOAA-15观测到的高能电子通量比其他卫星的低,NOAA-16观测的高能电子通量比其他卫星的高,各卫星的高能质子观测结果基本相同.在两极辐射带,各卫星观测的高能电子通量结果基本相同,NOAA-18和NOAA-19观测的质子通量最高,NOAA-16和NOAA-17次之,NOAA-15最低,其中NOAA-19比NOAA-15观测到的质子通量要高一个数量级左右.在磁暴期间顶部电离层高能电子的变化表明地磁指数Dst和空间粒子通量变化具有时间同步性.本文的研究成果将为我国下一代电磁卫星设计提供基础依据. 相似文献
9.
本文应用归一化变化速率(NVRM)方法,研究了2017年九寨沟M_S7.0地震周边800km范围内25个地电阻率台站2012—2018年的连续观测数据,分析了震中区周围的地电阻率时、空演化过程.结果显示:(1)25个台站中共有14个台站在震前出现了地电阻率变化,结合本次地震震源机制等分析其时空变化,认为邻近地震破裂带的临夏、通渭、武都和宝鸡台地电阻率在震前出现了下降—折返回升型的变化,符合前人已总结的强地震前地电阻率的变化过程.(2)地震发生前震中区周围大区域内出现了地电阻率负异常变化,且以震中区为中心呈条带分布,异常区的长轴方向与地震断裂带走向或地震烈度分布的长轴方向几乎垂直,与地震主压应力轴方向吻合.本文认为九寨沟M_S7.0强震发生之前,震中区周围出现的区域性地电阻率异常空间丛集现象是很好的中期和短临前兆;地电阻率震前异常动态演化、各向异性等特征对认识本次强震发震断层活动以及震源区应力场分布有启示意义. 相似文献
10.
2019年6月17日四川宜宾市长宁县发生MS6.0地震, 分析震中周边600 km内7个地电场台站观测分钟值数据, 获知震前2个月左右红格等6个台站地电场均存在不同方位之间、 同方位长短极距之间的相关系数持续降低, 6月17日这些相关系数基本降至最低, 反映出这6个场地的地电场在此次地震前后发生了非均匀变化; 同时, 这6个台站的地电场优势方位角出现了约45°或90°跃变, 并伴有显著发散或收窄现象。分析表明长宁MS6.0地震前后, 这6个场地的多种地电场异常现象具有局部场地效应、 时间准同步性。 相似文献