融合GNSS气象参数的BP神经网络雾霾预测研究

结合IGS中心获取的BJFS站气象参数（气温（T）、气压（P）、大气可降水量（PWV））及同期PM_2.5数据，建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型，对PM_2.5浓度进行预测。研究表明，引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高，在一定精度范围内可准确预测PM_2.5的变化，时效性达3 h。本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性。     

基于GNSS及探空仪数据的大气折射指数反演新方法

提出一种综合GNSS及探空仪数据的对流层折射指数剖面反演模型新方法,利用GNSS观测数据直接采用参数估计计算测站高精度ZTD（zenith troposphere delay）值,结合探空数据构建测站上空折射指数分层剖面反演模型。通过BJFS（北京站）、WUHN（武汉站）、WIND（Windhoek站）和DARW（Darwin站）的实测数据进行相应计算与验证。结果表明,该反演模型与基于探空数据的反演模型精度相当,二者均优于Hopfield模型。同时该方法计算简便,且在模型建立后可以大大减少探空仪观测。     

中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。     

适用于自然地表形变反演的小基线集方法

由于自然地表像元在长期观测中容易发生时空失相干,利用时序InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术对其开展形变监测会面临可用形变测量点不足的挑战。针对这一问题,提出一种改进的小基线（Small Baseline Subset,SBAS）方法。该方法改进了传统SBAS中初始高相干像元筛选及相位滤波过程：首先利用拟合优度检验,并结合相干性阈值条件来识别同质像元;然后根据同质像元数量将所有像元分成2部分,即PS（Persistent Scatterers）候选点和DS（Distributed Scatterers）候选点;其次分别在这两部分像元中开展初始高相干PS点及DS点筛选;最后对选出的高相干PS点及DS点进行加权相位滤波。利用覆盖北京平原区西北部（含城区及山区）的27景ENVISAT ASAR影像开展的形变监测实验表明：与2个参考方法相比,该方法能够有效扩展形变结果上的测量点数量和覆盖范围,测量点数量分别提高了22.6%及27.6%,且自然地表的形变测量点密度得到了明显提升。同时,研究区形变结果与4个连续GPS站的位移数据有很好的一致性,证明了该方法在地表形变反演中的有效性及优越性。     

基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建

利用遥感数据进行大面积旱情监测是现有干旱监测的重要方法之一,然而传统的遥感干旱监测方法主要侧重于对土壤湿度或植被状况等单一干旱响应因子进行监测,对综合多因子的干旱监测研究较为有限。随机森林是一种机器学习方法,具有学习过程快速、运算速度快、稳定性好、预测精度高的优点,近年来被应用于生态环境等多个领域。本文利用2001-2010年4-9月的MODIS数据提取的植被状态指数（VCI）、温度状态指数（TCI）和土地覆盖类型（LC）,TRMM降水资料计算的TRMM-Z指数及SRTM-DEM、土壤有效含水量（AWC）等多个遥感及土壤资料提取的干旱因子为自变量,以气象站点的综合气象干旱指数（CI）为因变量,利用随机森林模型构建遥感干旱监测模型,并以河南省为研究区进行了评价和分析。该模型在2009-2010年的监测值和实测CI值的具有显著的相关性,并且二者干旱等级的一致率为81%。在2001-2010年4-9月间,模型监测值与气象站点的标准降水蒸散发指数（SPEI）总体干旱等级一致率为74.9%,较为一致,其中9月的模型结果与SPEI的干旱等级一致率最高,达到82.4%,空评估率和漏评估率最低;与10 cm土壤相对湿度的相关系数在0.475-0.639之间,达到极显著水平。河南省2011年4-6月干旱事件同样验证了本文构建的模型旱情监测结果,说明本模型能较好地就应用于监测区域旱情监测。     

矿区地表沉降监测的一种组合模型预测方法

基于诱导有序加权平均（IOWA）算子,将差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型和Holt-Winters指数平滑模型进行组合,采用SBAS-InSAR监测值进行矿区地表沉降预测,并与各单一模型的预测结果进行对比分析。结果表明,基于IOWA算子的组合模型的预测精度较单一模型有明显提升,其中各点均方误差（MSE）平均值为1.458 mm,平均绝对误差（MAE）为2.175 mm,可用于矿山地表沉降监测预测。     

地灾地下位移自动监测仪研发成功

近日,一种在地质灾害预警监测中能够对地下不同深度位移情况进行连续多点监测并实时回传监测数据的地下位移自动监测仪,由福建省地矿局所属的福建省地灾防治重点实验室（国土资源部丘陵山地地灾防治重点实验室）自主研发成功,并获得两项国家专利。据悉,该监测仪可自动监测地下不同深处的变形（位移）量,并将监测数据实时传回监测预警中心数据库。     

我国节约集约用地潜力很大

2004年度土地利用动态遥感监测项目首次运用高分辨率卫星数据，实施了全国国家级开发区遥感监测。业已完成的160个国家级开发区（园区）遥感监测分析显示，全国160个国家级开发区（园区）平均建筑密度仅为13.91%，平均建筑容积率仅为0.43，平均空闲率为6.16%.     

提高遥感监测工作效率的方法分析与探讨

土地利用动态遥感监测（简称遥感监测）是新一轮国土资源大调查的重要组成部分,开展遥感监测可以为建设用地审批及监管、耕地保护、土地执法检查等工作提供服务。     

日本Mw9.0强震的高频GPS形变波特征初探

利用高频GPS数据长基线双差精密定位技术,获取2011年3月日本Mw9.0强震近场和远场GPS连续参考站的瞬时动态形变。分析表明：距震源较近的IGS站（USUD）的同震动态形变水平方向幅度超过60 cm,震后水平形变达到30 cm;位于远场的GPS连续参考站（JLYJ）的动态形变,清晰地给出了地震面波引起的地表形变波形。对JLYJ站的谱分析表明,地震面波引起的动态形变周期为10～17 s,并出现了两次峰值,东西向和垂向上的动态位移量远大于北南向,说明JLYJ站的形变主要由Rayleigh波及其谐波所主导,Rayleigh波的传播速度为3.5 km/s,波长约50 km。     

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温泉台体应变观测的影响因素及特征分析

为定量估计观测序列所包含的各种成分,评定台站的观测环境、观测质量及对地形变的监测能力,加深对观测数据的理解,准确识别震前异常,以温泉台体应变为例,选择体应变、辅助观测及气象三要素等观测数据,利用别尔采夫滤波、小波分析和相关性分析等方法,分析温泉台体应变观测各周期变化的影响因素及特征。结果表明：1）温泉台体应变年周期变化的影响因素可能为钻孔水位,体应变相位滞后水位约31 d;2）气压是温泉台体应变月波的主要影响因素;3）固体潮汐是温泉台体应变日波、半日波的主要影响因素;4）温泉台体应变与水位、气压、固体潮汐等具有较强的线性相关性。     

三亚河入海口与感潮河段悬浮物分布特征及潮汐之影响

<正>河流入海口及感潮河段是陆海相互作用藕合带[1],受径流和潮汐的共同作用,具有独特的海洋环境。三亚河位于三亚湾的东侧,是注入三亚湾的最大河流,其流程28.8 km,集雨面积337.02 km2,河床平均坡降6.09‰,总落差459.21 m,三亚河属潮汐河流,平均每日纳潮量达490万立方米,年径流量为179亿立方米,现实际日纳潮量为253立方米、年径流量为92亿立方米。近年来,国内学者已对三亚湾海域开展了若干研究,如中国科学院南海海洋研究所何雪琴[2]、南京大学海岸与海岛开发教育部重点实验室毛龙江等[3]都先后报道过三亚湾的研究结果,但对三亚河口及感潮段悬浮物分布的研究目前尚未见报道。本文通过分析监测结果,研究了三亚河入海口及感潮河段悬浮物分布特征和潮汐对其影响。     

三亚河入海口与感潮河段悬浮物分布特征及潮汐之影响

河流入海口及感潮河段是陆海相互作用藕合带，受径流和潮汐的共同作用，具有独特的海洋环境。三亚河位于三亚湾的东侧，是注入三亚湾的最大河流，其流程28．8km，集雨面积337．02km^2，河床平均坡降6．09‰，总落差459．21m，三亚河属潮汐河流，平均每日纳潮量达490万立方米，年径流量为179亿立方米，现实际日纳潮量为253立方米、年径流量为92亿立方米。近年来，国内学者已对三亚湾海域开展了若干研究，如中国科学院南海海洋研究所何雪琴、南京大学海岸与海岛开发教育部重点实验室毛龙江等都先后报道过三亚湾的研究结果，但对三亚河口及感潮段悬浮物分布的研究目前尚未见报道。本文通过分析监测结果，研究了三亚河入海口及感潮河段悬浮物分布特征和潮汐对其影响。     

青岛台站重力固体潮和海潮负荷特征研究

选取青岛台站2012-01~2013-02 gPhone重力仪连续观测资料进行预处理和调和分析，获得其重力潮汐参数，并选取8个全球海潮模型对O1、K1和M2潮波进行海潮负荷改正。结果表明：1）8个主要潮波调和分析的振幅因子标准差均在2.6%之内，与理论潮汐模型值的差异也在3.0%之内；2）利用海潮模型对O1、K1和M2潮波进行改正能有效地降低残差矢量，观测残差负荷改正的有效性大致分布在30%~75%，全球海潮模型对青岛台站主要潮波的海潮负荷改正差别不大。     

Estimating trends of the Mediterranean Sea level changes from tide gauge and satellite altimetry data (1993-2015)

The impact of climate change on sea level has received a great deal of attention by scientists worldwide.In this context,the problem of sea levels on global and regional scales have been analyzed in a number of studies based on tide gauges observations and satellite altimetry measurements.This study focuses on trend estimates from 18 high-quality tide gauge stations along the Mediterranean Sea coast.The seasonal Mann-Kendall test was run at a 5% significance level for each of the 18 stations for the period of 1993-2015(satellite altimetry era).The results of this test indicate that the trends for 17 stations were statistically significant and showed an increase(no significant trend was observed only at one station).The rates of sea level change for the 17 stations that exhibit significant trends,estimated using seasonal Sen's approach,range after correction for Vertical Land Motion(VLM)from 1.48 to 8.72 mm/a for the period1993-201 5.Furthermore,the magnitude of change at the location of each tide gauge station was estimated using the satellite altimetry measurements.Thus,the results obtained agree with those from the tide-gauge data analysis.     

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武汉重力固体潮长周期潮汐参数的确定

基于武汉国际重力潮汐基准台GWR-C032型超导重力仪记录的1997年到2002年的重力潮汐数据,研究了重力固体潮长周期潮汐波的潮汐参数特征。引进一种新的VAV重力固体潮汐分析方法,设计了有效的漂移模型,考虑台站气压、极移和日长变化对重力的影响,得到非潮汐变化量为22．54nms^-2／a。     

云南丽江台OSG-066重力潮汐观测结果及应用

基于云南丽江台超导重力仪OSG-066超过5 a的连续重力潮汐观测资料，获取高精度潮汐参数并构建地方重力潮汐模型，为丽江地区精确重力潮汐改正提供参考。研究9个全球海潮模型在丽江台的重力影响改正有效性，用时域内回归分析法和频域内小波分析法分别研究大气重力导纳值的变化特征，并利用观测潮汐数据估算自由核章动本征参数。结果表明，9个海潮模型在丽江台的重力影响改正效果基本一致，NAO.99b模型的改正精度较高；大气重力导纳值在时域和频域内均显示出较为明显的季节性变化特征，且与降雨量变化存在负相关关系。自由核章动本征周期为431.5(411.2, 454.0)恒星日，品质因子为 -2 796。     

Influence of sea level rise on Shanghai astronomical tide and storm surge and estimation of probable water level

reODUCTIONSthtrendanditsinfluencehaveattiactedInanresearchersinrecentyears.He(l994)exPloredthePOssibleeffectofSLRonZhuiang(Pear)fuverdeltaSSbyusingarelativelysimPletecboqUeofcollatingfutUreSthincrementswithrecenily-measuredtidalcharaCteristicvalues.Pengetal.(l994)usedasindlaraPProachtoinvestigatetheSthinf[uenceonTianinSS.SthhasqUitepronouncedimPatontheinteractionbetweenSSandATinshallowwater-SSandATgenesisaxegrealyinfluencedbylocalwaterdepthandtOpography-TocoPewiththenonlinearr…