最小二乘曲线拟合在变形监测中的应用

对变形测量数据进行分析,运用最小二乘曲线拟合的方法,得到了拟合多项式和拟合曲线,并评定了精度。最小二乘法是带有测量数据误差的曲线拟合中一种有效的方法。     

创新创业教育与专业教育相融合的测绘工程专业人才培养模式探讨

以培养符合社会需求的人才为目标,将创新创业教育与人才培养体系、专业课程体系、专业课程体系、教学和实践平台深度融合,从而构建了多学科交叉、整合优化教学和实践资源,集业务素养、创新创业教育、产学研结合等为一体的高度融合的人才培养体系,培养具备较强的创新创业能力的应用型测绘类人才。     

新疆地区GGOS Atmosphere加权平均温度的精化

绝大多数地基GPS站观测时未进行测站上空气象观测,导致无法获得精确的大气加权平均温度(GTm),限制了地基GPS遥感水汽的应用。基于此,本文分析了利用GGOS Atmosphere Tm格网数据获取新疆地区加权平均温度（Tm）的方法。利用无线电探空资料评估由GGOS Atmosphere加权平均温度格网数据计算得到的GTm的精度,通过考虑季节和地理变化的精化模型对GTm进行改正。结果表明,利用平均值插值方法得到的GTm经过精化模型改正后,可以满足新疆地区地基GPS精密遥感水汽的要求。     

利用MERRA-2地表温压资料进行中国区域GNSS水汽反演的精度分析北大核心CSCD

为分析美国宇航局发布的最新MERRA-2再分析资料地表温压产品在中国区域进行GNSS水汽反演的精度,联合中国区域609个地面气象站实测温度和气压数据、48个GNSS站及并址探空站资料,评估MERRA-2温压产品及其在GNSS PWV反演中的精度。结果表明:1)MERRA-2气压和温度年均bias分别为-0.01 hPa和0.38 K,年均RMSE分别为1.08 hPa和2.66 K,MERRA-2再分析资料温压产品在中国区域具有较高的精度;2)MERRA-2再分析资料温压产品在中国大部分地区呈现负偏差,精度从高到低依次为南方地区、北方地区、西北地区和青藏高原地区;3)将MERRA-2温压产品的PWV反演结果与并址探空站实测PWV进行对比可知,MERRA-2再分析资料温压产品反演的GNSS PWV平均RMSE为2.16 mm,能较好地反映PWV的日变化。因此,MERRA-2地表温压产品在中国区域的气象研究及GNSS水汽监测中具有重要意义。     

利用GPS与环境负荷形变数据研究台风引起的垂向地表位移

台风造成的强降雨、低气压、海面高度变化均会引起地表的形变.本文利用中国大陆构造环境监测网(陆态网)7个GPS台站每日的垂向位移和环境负荷形变模型分析2018年9月10—26日台风"山竹"期间不同负荷引起的区域垂向地表形变.结果表明,台风期间大气负荷和非潮汐海洋负荷垂向形变最大分别达到5.1 mm和-9.2 mm.模型能较好地反映河流区域地表水文负荷变化造成的垂向形变,但不同模型之间存在系统偏差.由于缺少地下水等信息,模型反映负荷长期形变效应的效果不佳,且形变的量级明显小于GPS观测的结果.迅速增加的水文负荷使北海GPS站从开始下沉到最低点(-15.6 mm)5天的下沉量达到25.7 mm;珠海、广州GPS站均观测到河流汇水作用造成地表的二次下沉,且珠海站一周后才抬升到正常位置;湛江和北海GPS站能较好地反映河流水位变化,相关系数分别为-0.66和-0.50.研究结果表明,相比于形变模型,GPS能更有效地监测台风短期水文负荷形变,可为台风洪水等灾害监测与预报提供有用的信息.     

综合利用载波相位变化率和切比雪夫多项式探测与修复单频GPS周跳

提出一种单频GPS载波相位周跳探测、修复方法,采用载波相位变化率探测周跳,并记录周跳发生的开始时间和结束时间,进而利用切比雪夫多项式修复周跳。介绍了该算法的数学模型,给出了具体实施步骤,并用算例验证了算法的有效性与可靠性。     

用小波分析与灰色支持向量机预测高铁变形

针对高铁变形监测数据的非线性特征,构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列,通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析,将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入,对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征,最后将二者预测结果进行耦合叠加,得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例,将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价,结果表明该模型较好地拟合了近似分量,同时避免了细节分量的过拟合,为高铁变形预测提供了新途径。     

中国区域大气加权平均温度垂直递减率格网模型EI北大核心CSCD

大气加权平均温度(T m)是全球导航卫星系统(GNSS)反演大气水汽(PWV)的关键参数。然而,已有经验T m模型难以捕获T m的日周期变化,限制了其在高时间分辨率GNSS-PWV监测中的应用。利用大气再分析资料可获取高时间分辨率的T m信息,但需使用高精度的T m垂直递减率模型对其进行高程改正。针对已有T m垂直递减率模型建模仅使用单一格网点数据等不足,本文引入滑动窗口算法,利用2012—2016年的MERRA-2再分析资料建立了顾及时变垂直递减率的中国区域水平分辨率分别为1°×1.25°、2°×2.5°和4°×5°的T m垂直递减率格网模型(简称“CTm-H1、CTm-H2和CTm-H3模型”)。联合2017年的MERRA-2、GGOS大气格网数据和探空站资料,对CTm-H模型进行精度检验,并与中国区域统一的T m垂直递减率模型(简称“统一模型”)进行比较分析。结果表明:①以MERRA-2格网数据为参考值,通过CTm-H模型将MERRA-2地表格网数据改正到分层格网数据各层高度处检验,CTm-H 3个模型性能相当,在两种T m数据高程差异较大时,CTm-H模型表现出显著的优势,相比于统一模型,精度(RMS值)整体提高了30%。②以探空站资料为参考值,通过CTm-H模型将MERRA-2地表格网数据和GGOS大气格网产品分别改正到探空站高度处检验,与统一模型相比,CTm-H 3个模型的精度整体分别提高了3%和5%,且CTm-H和统一模型的精度相比于未顾及垂直改正提升较大,尤其在中国西部地区表现出显著的优势。总体而言,CTm-H 3个模型在中国区域均具有较高的精度,不需要实测气象参数即可提供中国区域近地空间范围内(本文指0~10 km的高程范围)任意位置实时高精度的T m高程改正值,因此,它在中国区域的实时高精度GNSS水汽探测中具有重要的应用。