基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速估计及其影响

土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同化算法,实现了模型和观测误差、模型算子和观测算子参数的同时估计.由于该算法需要设置较大的集合个数才能实现稳定的参数估计,导致参数估计效率低,限制了其在大范围陆面同化系统中的应用.为此,本研究通过:(1)采用二元数自动微分方法计算陆面过程模型(LSM)的雅可比矩阵以替代获取复杂的LSM的切线性模型;(2)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)框架替代集合卡尔曼滤波框架,提高了双循环算法的参数估计效率.在模型积分步长为1h和参数优化窗口为90天的条件下,改进后的双循环算法参数优化效率提高近60倍.为检验双循环算法在区域尺度陆面数据同化中的效果,我们在青藏高原区域同化SMAP土壤水分产品,并利用四个不同地理气候环境下的土壤水分观测网数据验证同化结果.结果显示,在青藏高原区域,相较于基于默认参数的模型模拟结果,基于EKF改进的双循环同化算法能够校正模型参数和观测的偏差,估计的土壤水分精...     

新型矿用钻机开孔定向仪的标定及误差补偿技术

为提高煤矿开孔定向的效率和精度,本文首先综述了煤矿井下开孔定向的常用测量方法,并对这些方法的优缺点和发展趋势进行了总结.在此基础上本文提出了 一种基于单轴高精度光纤陀螺寻北系统结合低成本三轴MEMS捷联惯导跟踪系统的新型测量方法.本文介绍了新测量系统的总体结构,重点进行了误差特性分析,确立了确定性误差和随机误差的来源.对于系统确定性误差中的加速度计误差,在常见一次模型的基础上建立了三阶非线性模型,对高阶项进行辨识补偿;同时对确定性误差中的陀螺误差进行建模,对其常值零偏、刻度系数和交叉耦合误差进行辨识补偿.对于系统的随机性误差,对光纤陀螺和MEMS陀螺数据分别进行时间序列分析,基于AIC准则进行模型选择并建立ARMA(2,1)时间序列模型,并采用卡尔曼滤波进行数据处理.设计并进行系统级试验和卡尔曼滤波试验,试验结果表明:所建立的各类误差模型能够有效提高传感器精度和系统级精度,结果满足实际钻孔开孔的需求.     

板内块体的刚性弹塑性运动模型与中国大陆主要块体的应变状态

建立了板内块体的刚性弹塑性运动应变模型，并对其进行了块体应变参数唯一性与速度残差中误差最小检验．根据中国大陆及周围地区的速度场，估计了8个块体的应变参数，分析了这些块体的应变状态．本文估计的各个块体的应变状态与地质学、地球物理学方法估计的结果具有很好的一致性．由喜马拉雅块体主压应变方向估计的印度板块向欧亚板块碰撞力的主方向为北东7.1．      

基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化

富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(En KF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定En KF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法.     

自适应卡尔曼滤波在航空重力异常解算的应用研究

依据航空重力测量基本原理,构建了航空重力异常解算的卡尔曼滤波模型,将新息自适应卡尔曼滤波器(IAE,Innovation based Adaptive Estimation)应用于量测噪声未知的航空重力异常解算.针对IAE滤波器滑动窗口宽度难以准确确定的问题,通过对多个不同滑动窗口新息协方差估计的加权平均,获得改进的IAE滤波器,该IAE滤波器不仅具有量测噪声自适应估计能力,还能实现滑动采样窗口的优化选取.试验结果表明,IAE滤波器可以降低因量测噪声统计信息不明引起的解算误差,改进IAE解算的重力异常误差约为1mGal.     

基于面平均雨量误差修正的实时洪水预报修正方法

空间集总式水文模型的洪水预报精度会受到面平均雨量估计误差的严重影响.点雨量监测值的误差类型、误差大小以及流域的雨量站点密度和站点的空间分布都会影响到面平均雨量的计算.为提高实时洪水预报精度,本文提出了一种基于降雨系统响应曲线洪水预报误差修正方法.通过此方法估计降雨输入项的误差,从而提高洪水预报精度.此方法将水文模型做为输入和输出之间的响应系统,用实测流量和计算流量之间的差值做为信息,通过降雨系统响应曲线,使用最小二乘估计原理,对面平均雨量进行修正,再用修正后的面平均雨量重新计算出流过程.将此修正方法结合新安江模型使用理想案例进行检验,并应用于王家坝流域的16场历史洪水以及此流域不同雨量站密度的情况下,结果证明均有明显修正效果,且在雨量站密度较低时修正效果更加明显.该方法是一种结构简单且不增加模型参数和复杂度的实时洪水修正的新方法.     

地磁场模型误差分析中的几个问题

地磁场全球建模和局域建模理论是编绘全球地磁图和区域地磁图(如国家地磁图)的基础.区域磁场是全球磁场的一部分,因此,区域模型系数与全球模型系数之间存在着确定的关系.这些关系既是检验区域建模的分析方法是否合理,结果是否正确的判据,又是估计区域模型误差的出发点.全球建模的标准方法是球谐分析,而局域建模方法很多,大体可分为基于...     

微地震信号的参数辨识建模及其Kalman滤波

由于微地震信号能量微弱、信噪比低,需要对采集到的微地震数据进行去噪处理,从而提高微地震记录的信噪比,提高震源定位的精度.目前存在许多基于模型的先进滤波方法,如基于机理模型的卡尔曼滤波已经成功应用在微地震信号去噪中.为了建立微地震信号的数学模型,改善卡尔曼滤波效果,本文通过数据辨识方法,对微地震信号建立了ARMA模型,并进一步转化为适用于卡尔曼滤波算法的状态空间模型.在此基础上研究了卡尔曼滤波方法,设计了适用于微地震去噪的卡尔曼滤波实现算法.理论模型和实际微地震监测数据处理结果表明,基于辨识模型的卡尔曼滤波算法能够有效抑制微地震信号中的随机噪声,显著提高微地震监测信号的信噪比,从而验证了该辨识模型的准确性和滤波算法的可行性.     

CHAMP卫星时代全球岩石圈磁场模型的近似误差估计

岩石圈磁场模型的误差估计是地磁导航、定量地球物理与地质解释的重要基础.本文基于统计学观点,将由CHAMP卫星磁测数据构建的系列具有代表性的全球岩石圈磁场模型视为随机观测信号,对其在球谐域与空间域分别进行平均值与标准差的统计分析,得到CHAMP卫星时代全球岩石圈磁场模型的球谐域与空间域近似误差水平、误差分布特征、不同类型磁场分量之间的误差比例关系以及全球岩石圈磁场能量与误差水平随高度的衰减特征.本文所提的误差估计方法与结果,尽管存在一定的近似,但是可以为估计与了解岩石圈磁场模型在球谐域与空间域的误差水平与分布特征提供参考资料与定量依据.     

顾及几何观测信息和地球物理模型的形变参数自适应滤波解

研究地壳形变的理论和方法主要有两大类：地球物理模型方法和几何方法．由于基准误差、观测误差和模型误差等,两种方法得到的结果往往存在差异．为合理利用几何信息和物理信息,控制几何观测及物理模型误差对形变参数估计的影响,并平衡两类信息对形变参数的贡献,本文提出一种利用自适应滤波综合估计形变参数的方法．采用抗差等价权控制几何观测异常误差的影响,引入自适应因子平衡几何观测和地球物理模型信息对形变模型参数估计的贡献,利用高精度IGS站速度确定局部形变的基准．利用一实测GPS监测网进行计算,结果表明该混合估计策略可充分利用局部重复几何观测信息减弱地球物理模型信息带来的形变系统误差,提高了形变参数解算精度．     

首都圈数字地震台网的微震定位实验

新建成的首都圈数字地震台网由 10 7个数字地震台站组成 ,其地震监测和定位能力需要检验。此文主要目的是为评估首都圈数字地震台网的地震活动监测能力提供参考依据。在地震定位中 ,应充分发挥数字地震记录的优势 ,采用相应的数字地震记录处理技术 ,提高地震定位的可靠性和精度。采用滤波、偏振及台站扫描、震相追踪等数字技术 ,提高了震相识别的可靠性和精度 ,并用Geiger方法对 2 0 0 1年首都圈数字地震台网记录到的 7个网内及网缘微震 (ML<2 .0 )进行了精确定位 ,还通过对爆破的定位来检验程序和方法的可靠性和精度。结果表明 ,震中定位误差估计小于2km ,震源深度误差估计小于 3km     

基于土壤墒情抗差的降雨径流预报模型——设计与实验流域应用

本文旨在将实时监测得到的土壤墒情转化为流域水文模型可以直接使用的土壤含水量,论证将实时土壤墒情资料用于实时预报的可行性;利用实时监测土壤墒情,改进传统的模型结构,设计基于实测土壤墒情的降雨径流水文预报模型.采用土壤含水量误差抗差估计技术以抵御观测资料粗差的影响,提高系统的稳定性;并在此基础上提出了土壤含水量系统响应修正方法,以提高模型计算精度.将该模型应用于实验流域——宝盖洞流域进行应用检验,洪水模拟合格率达到92.3%,整体模拟精度达到甲级.     

Lg波衰减模型中建模误差的定量评估

对Lg波衰减模型中建模误差的统计特征进行了系统研究,并建立了地壳二维Lg波衰减模型。由于Lg波振幅可能受到几何扩散函数的强烈影响,合理评估反演过程的误差对于能否使用最小二乘意义下的反演非常重要。通过在川滇及其邻近地区收集的建模误差样本,使用K-S数值检验方法、Q-Q图和正态分布图形检验方法对Lg波衰减层析成像反演的输入数据中建模误差的分布特征进行了统计分析。采用奇异值分解（SVD）和反投影方法,分别获得了川滇地区的Q_Lg模型,定量计算模型的协方差矩阵和分辨率矩阵,定量评估了Q_Lg模型中每个格点的分辨率和误差。结果表明:在一阶近似条件下建模误差服从正态分布;通过开发的数据筛选程序,可以产生一个接近完美正态分布的数据集;与反投影方法相比,利用SVD方法获得的地壳Q值的分辨率更高;在射线覆盖较好的区域,Q_Lg模型的分辨率达到100 km,相对误差小于3%。      

基于半解析法有效和快速估计GRACE全球重力场的精度

首先基于半解析法建立了新的GRACE卫星K波段测量系统星间测速、GPS接收机轨道位置和加速度计非保守力误差联合影响累计大地水准面的误差模型;其次,基于各关键载荷精度指标的匹配关系,论证了误差模型的可靠性;最后,基于美国喷气动力实验室（JPL）公布的2006年的GRACE Level 1B实测误差数据,有效和快速地估计了120阶全球重力场的精度,在120阶处累计大地水准面的精度为18.368 cm,其结果和德国地学研究中心（GFZ）公布的EIGEN-GRACE02S全球重力场模型符合较好. 本文的研究为将来国际卫星重力测量计划（如GRACE Follow-On, 360阶）中高阶全球重力场模型精度的有效和快速估计提供了理论基础和计算保证.     

基于隐马尔可夫模型平滑估计的随机噪声压制方法

以地震勘探记录去噪为目标,本文提出了一种隐马尔可夫模型平滑估计方法.它是在基本隐马尔可夫模型滤波基础之上,运用信号检测环节将带噪信号段和无信号段加以区分,构建带噪地震记录的状态转移模型,在贝叶斯框架下,利用平滑密度函数进行状态估计,从而达到压制噪声的目的.数值模拟表明,无论对信噪比还是均方误差,隐马尔可夫模型平滑估计处理后的重构信号优于常规的维纳滤波所恢复信号.我们可以期待这种方法会成为实际地震记录噪声压制的有效手段.     

陆地碳循环模型-数据融合:前沿与挑战

陆地碳循环是地球生物化学循环的重要组成部分,与人类福祉和可持续发展息息相关,但其模拟和观测都具有高度不确定性.融合模型和观测数据以减少陆地碳循环估计的不确定性、提高其可预测性,已成为陆地碳循环研究前沿.文章综述了陆地碳循环模型与观测各自不确定性的来源和特征,介绍了数据同化和参数估计这两类模型-数据融合方法的数学原理,其实质都是在考虑模型和观测各自误差的基础上,实现模型和观测信息的最优融合.文章进一步分析了陆地碳循环模型-数据融合的挑战和研究热点,重点讨论了真实和虚假的模型"异参同效"及其可识别性,地面通量观测与遥感观测代表性误差的估计,敏感性分析得到的参数后验概率分布对于确定模型误差矩阵的潜在作用,对日光诱导叶绿素荧光等新型遥感观测的同化,并指出把多源观测整合到一个协调一致的碳数据同化系统中绝非易事,然而这方面的突破是发展新一代全球碳数据同化系统的前提.论文最后指出,应用陆地碳循环数据同化,产出更高分辨率、更长时间序列、更可靠和一致的陆地碳循环再分析数据产品,对于准确估计全球和区域碳循环、实现碳管理和碳中和具有重要意义.     

中国大陆地壳水平运动速度场与应变场

收集了中国大陆及周边地区GPS网的有关数据，提出了GPS网速度场的不同融合方法；经过融合建立了中国大陆及周边地区统一的地壳运动速度场，该速度场使用的有效GPS站共423个，其覆盖面积为1200万km^2；初步总结出中国大陆及周边地区地壳水平运动空间分布的基本特征；建立了板内块体的刚性弹塑性运动应变模型，对其进行了块体应变参数唯一性与速度残差中误差最小检验；根据中国大陆及周边地区的速度场，估计了8个块体的应变参数，分析了这些块体的应变状态，估计出的各个块体的应变状态与地质学、地球物理学方法估计的结果具有很好的一致性。用喜马拉雅块体主压应变方向估计的印度板块向欧亚板块碰撞力的主方向为北东7．1度。     

卡尔曼滤波在超高层结构变形监测中的应用

卡尔曼滤波方法是一种有效的滤波方法,而且具有强大的预测功能,目前尚未见其应用于超高层结构变形监测,本文提出将卡尔曼滤波原理应用于超高层结构变形监测的方法,编写了相关程序,并比较了α-β模型与α-β-γ模型的滤波效果与短期预测精度。为了验证卡尔曼滤波方法的有效性,本文将其应用于南宁某在建超高层结构水平位移的监测与分析。研究结果表明:α-β-γ模型的卡尔曼滤波方法能够有效去除该超高层结构水平位移监测数据中包含的噪声,滤波后的曲线较原曲线更平滑,曲线变化规律更明显,是适用于超高层结构变形监测数据处理的有效方法;该方法短期预测精度较高,其对超高层结构变形趋势的预测具有较大的参考价值。     

卡尔曼滤波法在结构动态参数估计中的应用

本文应用扩展的卡尔曼滤波估计结构动态参数,文中提出一种简便的减缩变量卡尔曼游波方法,采用等效线性化原理识别结构的非线性参数。     

基于无迹卡尔曼滤波的新安江模型实时校正方法

通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.