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陆态网络腾冲台连续重力观测质量分析

对陆态网络腾冲台2012-07-01~2013-06-30连续重力观测资料进行处理,获得该台站观测精度及噪声水平。结果表明,腾冲台1~100s噪声水平在9×10^-8ms^-2左右,100s~100min噪声水平在0.3×10^-8ms^-2左右,白噪声水平为0.509×10^-8ms^-2,对O₁波、M₂波等主要潮波振幅因子测量精度达到SG-053超导重力仪的观测量级,其中M₂波振幅因子测量精度最高（为0.000 18）。腾冲台可为川滇地区强震和腾冲火山活动监测、震前重力变化及相关研究提供高精度、可靠的连续重力观测资料。     

JPL行星历表的发展及比较

基于DE405、DE421、DE430、DE440星历,计算各大行星在地球质心及太阳系质心惯性系中的位置,比较其他星历相对于DE440星历的行星位置精度。分析讨论各历表下月球的地心位置和速度精度,以及历表对于月球探测器的位置和速度从月心惯性系转为月固系的影响,并给出使用建议。结果表明,各大行星由于受观测数据等因素影响,位置精度差异较大,跨度从m级到10⁶ m量级。对于行星的位置精度,DE421和DE430相对于DE405有1~2个量级的提高,DE430相对于DE421提高50%。DE405历表的月球地心位置、速度精度分别为7 m和0.02 mm/s,DE421历表分别为1.5 m和0.004 mm/s,DE430历表分别为1.3 m和0.003 5 mm/s。对于星历用于月球探测器从月惯系转为月固系产生的坐标和速度误差,DE405分别为30 m和3 cm/s,DE421分别为1.3 m和1.2 mm/s,DE430分别为1 m和0.9 mm/s。历表对于月球坐标系转换的影响为m级。对于月球探测器导航及相关任务,推荐使用DE430或DE440行星历表。     

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LCR-G型相对重力仪周期项参数的确定方法

基于国家重力基准网观测数据,采用正则化方法对LCR-G型相对重力仪周期项参数进行筛选,并分析平差解算的结果。结果表明,当惩罚因子λ取80时,正则化方法筛选相对重力仪周期项的效果良好,正则化参数α值的变化对周期项筛选结果影响甚微;周期项振幅量级最大超过10 μGal,且对重力基准网平差重力值结果的影响达到μGal量级;相对重力仪的周期会随着观测环境或者时间变化,导致解算结果不一致,这是由于周期函数模型与实际周期变化有差异,模型只能近似而不能真正模拟周期的变化。     

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DZW重力仪非线性零漂的贝叶斯估计方法

提出一种利用重力观测数据得到DZW重力仪非线性零漂的新方法。该方法核心算法为贝叶斯公式,原理为以零漂的连续性作为先验约束条件,考虑重力观测数据浮动产生的偏差,将每个采样点零漂的均值和方差作为超参数进行求解。该算法可以重复运算,随着计算次数的增加,超参数会趋向于收敛极限,从而得到最优解。经过数据验证,该算法可以精准得到非线性零漂曲线。零漂校正后重力观测值的方差为1.595 53×10^-10 μGal²,可为DZW重力仪的测量精度提供保证。     

安阳南断裂带土壤H2、Rn地球化学特征

为研究安阳南断裂带土壤气体地球化学特征及构造地球化学背景，采用野外流动测量的方法对安阳南断裂带宗村段开展2期土壤H₂和Rn的重复观测。结果表明，第1期H₂和Rn的浓度范围分别为（0.66~58.56）×10^-6 和15~123 kBq/m³，背景值分别为6.87×10^-6和52.49 kBq/m³；第2期H₂和Rn的浓度范围分别为（0.36~29.73）×10^-6和28.2~103 kBq/m³，背景值分别为0.89×10^-6和47.49 kBq/m³。2期H2和Rn的测量结果均显示，在距测量起点210~300 m处气体浓度出现高值异常，气体在断裂带附近较为富集，对断层位置有一定的指示作用，利用断层气H2和Rn探测隐伏断裂的浅层位置在该区具有可行性。     

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月球大地测量学的进展

介绍了月球大地测量(Selenodesy)的定义和方法。月球大地测量的一个特点是它的观测数据绝大部分都要依靠航天探测器或环月、绕月卫星来获取。月球大地测量的内容可以考虑3个方面：一是在月球上给出一个有确定定义的坐标参考系。并在其中布测一个控制网；二是确定这一月球参考系的大地测量几何和物理常数；三是求定月球的外部重力场。     

基于GF-3和Landsat 8遥感数据的土壤水分反演研究

基于我国首颗全极化雷达卫星高分三号（GF-3）和Landsat8数据,研究浓密植被覆盖地表土壤水分反演方法。为了提高浓密植被覆盖地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、实测植被参数及Landsat8光学数据分析了8种植被指数与植被冠层含水量的相关性,从中优选出归一化差异水指数（NDWI₅）用于反演植被冠层含水量,并通过分析植被含水量和植被冠层含水量的关系,构建植被含水量模型;然后结合植被含水量反演模型和简化MIMICS模型校正了植被对雷达后向散射系数的影响,最后基于AIEM建立裸土后向散射系数模拟数据集,发展一种主动微波和光学数据协同反演浓密植被覆盖地表土壤水分模型,并以山东省禹城市为研究区,实现了玉米覆盖下HH、VV和HH+VV 3种模式土壤水分反演。实验结果表明： ① NDWI₅为最佳植被指数,对于去除植被影响有较好效果;② 基于此方法,利用GF-3和Landsat8卫星数据反演得到的土壤水分具有较高的精度;③ 相比HH和VV两种极化模式,HH+VV双通道模式对土壤水分反演结果更好,决定系数（R2）为0.4037,均方根误差（RMSE）为0.0667 m ³m ^-3。