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1.
2.
用卫星OLR资料估算中国大陆月降水量 总被引:2,自引:1,他引:1
利用国家卫星气象中心处理的NOAA下午轨道卫星的OLR资料,用Xie等在1998年的文章中提出的月降水量计算模式,计算了1991-2008年地理范围在10°~60°N、75°~150°E、分辨率为0.5°×0.5°的中国大陆月降水量,得出:用OLR月距平资料可以计算出月降水量,模式估算出的降水量通过与NCEP提供的18年月降水量陆地观测数据对比,精度为:冬季相对误差49.14%、绝对误差7.97 mm;春季相对误差37.60%、绝对误差14.97 mm;夏季相对误差27.37%、绝对误差31.61mm;秋季相对误差37.99%、绝对误差16.95 mm,可见精度效果并不是太好,造成误差的主要原因是降水机制不一,层状云降水特别是逆温层状云和连续阴天不下雨,以及月平均OLR不能完整地反映月内降水云和降水量是造成用OLR月距平估算月降水量的主要误差来源.通过对FY-2C卫星云分类产品的图像分析,得出中国南方冬季主要是层状云降水,OLR月距平值较高,用全球的A、B系数估算出的降水量偏低于实况,因此对中国大陆进行分区、分季节统计A、B系数,是解决OLR月距平估算月降水量精度问题的途径. 相似文献
3.
利用GAMIT 10.6和2016年第101天至第160天南昌站的GPS观测资料,开展了13组概略坐标变化对GPS PWV解算的影响研究试验(南昌站概略坐标设置以10 m等间距从0~120 m逐渐向西偏移真实坐标)。其结果发现:当概略坐标与实际坐标偏离在60 m以内时,概略坐标的变化对GPSPWV的解算影响不大(长基线的相对误差和均方根残差NRMS分别维持在5.7×10~(-9)和0.24附近);但当概略坐标与真实坐标偏离超过60 m后,概略坐标的变化对GPS PWV的解算有着显著的影响,其中基线相对误差和GPS PWV与探空PWV的标准偏差随概略坐标偏离的增加而快速增大,NRMS和GPS PWV与探空PWV的相关系数也有明显的增加和减小,GPSPWV的成功解算日数则随概略坐标偏离的增加而快速减小(当偏离≥120 m时南昌无GPS PWV生成);概略坐标变化对基线相对误差、GPS PWV精度以及GPS PWV能否被成功解算的影响仅限于本站,某站概略坐标的偏离不会对其他站GPS PWV解算造成明显的影响。 相似文献
4.
利用交叉点不符值对GOCE卫星重力梯度数据进行精度评定 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了基于GOCE卫星轨迹交叉点不符值的SGG数据精度评定方法,针对经典评定公式评价精度偏低的不足,提出了修正的精度评定公式;分析了系统误差对上述评定方法的影响,针对尺度因子会同比例放大或缩小精度评定结果,建议利用现有的重力场模型对尺度因子进行预先标定。模拟计算结果表明,无系统误差情况下,经典评定公式评价出的数据精度比实际精度偏低,相对误差约13%,而利用本文提出的修正公式可较准确地估计数据精度,相对误差降至5%。有系统误差情况下,利用现有的重力场模型可较为准确地标定尺度因子,其标定相对误差最大值不超过2%,平均值在0.9%左右。在此基础上,利用修正公式进行数据精度评定,其结果与无系统误差情况下的结果相差无几,相对误差也在5%。 相似文献
5.
曲线拟合法对路基小变形情形适用性研究 总被引:6,自引:1,他引:5
双曲线法、三点法、指数曲线法和Asaoka法等曲线拟合法在软土路基的沉降预测中已经得到广泛应用,但在路基小变形情形的应用研究尚少。结合某铁路客运专线施工现场观测的路基小变形数据,对这4种方法,探讨了时间起点和样本值的起止时间间隔对相关系数的影响,且验算后期观测值的预测效果;并综合考虑了相关系数和相对误差,研究每种方法的适用性;指出了4种拟合方法在路基小变形情形应用的优缺点。研究表明:数据的波动会造成指数曲线法无法计算;沉降数据波动较小时,双曲线法、三点法、Asaoka法的拟合效果均较好;当沉降数据波动较大时,仅三点法、Asaoka法的拟合效果较好,双曲线法较差。 相似文献
6.
7.
辽宁深井承压水位潮汐响应函数的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了辽宁省地震水动态监测网19口井固体潮汐响应函数的计算结果,基于M2波潮汐因子及其月离散相对误差,分析了各观测井潮汐响应函数对地壳应变的响应灵敏度、潮汐因子的动态稳定性和监测效能。结果表明:在所列19口观测井中,如果以M2波潮汐因子0.2m/10-9作为潮汐响应幅值的下限,则除甘沟子以外的18口井可用于潮汐响应函数的研究;如果以M2波潮汐因子的月离散相对误差20%作为选择观测井的上限,则除瓦房店楼房井、岫岩1井、周家井、丹东变电所井、牛四井、容2井和阜新市甘沟子等井以外的12口井可用于潮汐参数的动态特征研究。 相似文献
8.
9.
用气象卫星资料估算吉林省主要农作物产量 总被引:1,自引:0,他引:1
净第一性生产力(Npp)分析是全球变化研究中广为利用的方法,利用气象卫星资料获得年际植被指数(Iv)估算Npp建立不同作物的Npp与其产量的关系模型,即可实现对粮食总产和不同作物产量的估算。文中介绍了应用净第一性生产力遥感(NPP—RS)模型对吉林省粮食总产和主要作物产量进行估算的方法。采用NPP—RS模型,对1995~2000年吉林省的粮食总产及主要农作物玉米、水稻产量进行了动态估算。对粮食总产估产的平均相对误差为13.6%,玉米的平均相对误差为17.6%,水稻的平均相对误差为6.7%。要提高用此方法进行遥感估产的精度,还需要对当年的种植制度、种植结构的变化有所了解,注意当年的灾情,增加灾害影响系数。 相似文献
10.