低低跟踪重力卫星高精度微波测距系统数据预处理与分析

本文研究低低跟踪重力卫星任务核心微波测距系统的数据预处理与分析方法,实现关键载波频率不稳定性噪声的高效抑制,以及相关干扰、偏差的消除和矫正.依据理论分析成果,研发了相关处理与分析程序.本研究所完成的双频双向单程测距数据产品与GRACE Follow-On官方产品的残差远小于载荷设计精度指标,满足重力场反演的精度需求.针对最终数据产品中电子学噪声、系统噪声等噪声,讨论评估与分析方法.本文通过引入电离层自由电子含量的空间非均匀性的频域分析方法,利用星间微波测距数据,实现针对自由电子含量的不同空间尺度变化行为及其全球分布特征的分析能力,从新视角为电离层的深入研究提供数据支撑.本研究可为我国低低跟踪重力卫星任务微波测距系统的数据预处理与分析提供相关技术积累和参考.     

逆Vening-Meinesz技术在陆地重力异常精细构制方法中的应用

逆Vening-Meinesz公式在海洋测高数据反演重力异常中得到了广泛应用,被认为是确定海洋地球重力场的有效途径之一。将该方法引入陆地,是本文的主要工作之一。由于陆地的非球面特性,需要顾及地形起伏的影响,因此,本文提出了基于均衡的逆Vening-Meinesz公式的移去恢复技术求解陆地重力异常的算法。最后通过对该算法编程试验,并对结果进行诊断分析和精度估计,结果表明该算法能够求得满足一定精度的重力异常值。     

多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析

为确保水下重力匹配导航的可靠性,针对将单一特征指标作为适配性分析准则而导致评价结果不全面这一缺陷,提出了一种基于多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析方法。首先,采用重力场标准差、粗糙度、相关系数、坡度标准差、偏态系数和重力异常差异熵6种特征参数作为属性集进行加权规范化处理,得到决策指标对待匹配区的适配性排序,也可构建贴合度来评价最优适配区。然后,在同一条件下,对各待匹配区分别进行匹配仿真比较,结果表明,决策指标越高,匹配效果越稳定,且可直接筛选出最优适配区,决策结果与匹配精度有高度一致性,匹配度高达80%。该方法可靠性高,能够解决单一特征指标信息量较少的问题,为水下潜器长航时、长航距航行提供重要保障。     

航空重力测量中垂直加速度确定方法的比较

垂直加速度是航空重力测量的重要改正项之一.文中概述了利用GPS确定加速度的基本方法,从理论上分析了GPS确定垂直加速度的精度,并利用航空重力测量实测数据,比较分析了惯常使用的3种垂直加速度确定方法,得出了若干初步结论.     

初探云计算对气象领域的影响

云计算是在分布式计算、并行计算、网格计算的基础上提出的一种新型计算模型,它提供了可靠安全的数据存储、强大的计算能力和方便快捷的互联网服务。云计算将给依托信息处理交换的各行各业带来巨大变革,同样将对气象领域产生重大而深远的影响。介绍了云计算的含义、基本原理和发展现状,分析了云计算对气象领域将产生的影响和可能出现的问题,并结合单位的实际对浙江气象的云计算发展提出建议。     

利用GPS多普勒观测值精确确定运动载体的速度

讨论了利用GPS多普勒频移观测值确定运动载体速度的基本原理 ,估计了这一方法可以达到的精度。为验证该方法的可靠性及稳定性 ,做了两个试验 :静态试验和动态试验 ,试验中实测动态数据处理采用VAES软件。理论研究和数据处理结果均表明 ,在卫星分布较好的情况下 ,载体速度的确定精度可达mm/s。     

捷联式海洋重力数据的小波阈值滤波

基于捷联式海洋重力测量数据,对比不同小波、阈值及施加方式对滤波效果的影响。结果表明,db6、db7、db8、db9、db10、sym6、sym7、sym8、sym9、sym10、coif3、coif4和coif5小波较适用于海洋重力测量,小波分解层次可取至8层或9层,采用史坦无偏风险阈值滤波效果较好;小波分解至第8、9层时,阈值滤波结果与截止频率为0.005 Hz和0.003 3 Hz的Butterworth低通滤波器的滤波结果吻合较好,但小波阈值滤波结果更加平滑,两者差值的RMSE在0.25 mGal以内,且小波阈值滤波更容易分解出噪声成分,可以更有效地消除重力畸变。     

航空重力测量中水平加速度改正的计算与频域分析

基于扰动水平加速度的正弦运动模型，对平台失准角和水平加速度改正的频谱特性进行了分析。利用某航空重力测量试验的实测数据，计算了平台失准角和水平加速度改正。     

卫星、雷达资料结合物理量场在强对流预报中的应用

本文对1989年浙江出现的四次强对流过程,利用GMS云图,省台713雷达数字化彩显图,结合物理量诊断场和其它一些物理量进行了对比分析,得到一些事实和看法。     

气象数据云数据存储技术及应用

针对气象数据种类多、信息量大、精度高等特点,传统的关系型数据库系统在存储处理、数据读取等方面存在负载饱和、读写性能不理想等问题,利用云数据存储技术,结合气象数据特征,设计了基于云数据存储平台的气象数据存储和处理方法。通过分析气象数据的结构化、半/非结构化特征,采用云关系型数据库存储结构气象数据;采用NoSQL对象库存储半/非结构化气象数据;在数据的存储过程中,应用了气象数据分块压缩技术,进行气象数据存储和传输。结果表明,所讨论的方法具有很好的存储传输效率,能够满足大规模气象数据在业务应用中对存储查询和处理速度的要求。