概念逐层剖析 理解由难变易

地理概念教学的关键是将其有机的组成部分，逐一分析，逐层深入，剖析其实质，揭示其内涵，从而全面准确深刻地掌握概念。     

浅谈高程和深度

高程和深度．有凡认为都是指地面某点至平均海水面的垂直距离，是以同一平均海水面起算的不同称谓。认为高于平均海水面的为正值，叫海拔高叉叫高程；低于平均海水面的为负值，叫海拔低又叫深度。实际上这种认识是不准确的。在海圈和陆图上，高程、深度等概念的含义并不一样。     

统一方差分量估计公式

本文提出了一种适用于协方差阵奇异或非奇异、设计阵列满秩或降秩时的方差分量估计方法;其公式推导简单,形式统一,不需解线性方程组,同时可保证迭代计算方差分量的非负要求。作为特例还和Helmert法及MINQUE法作了比较。最后讨论了用真误差进行方差分量估计的计算公式,并给出了一个测距误差分析的实例。     

L_p平差解的性质及抗差估计

本文首先分析了L_p平差的统计意义,证明了当观测误差服从p-范分布时,参数的极大似然估计即为L_p解。同时讨论了L_p的迭代解法及收敛性,给出了用改进的线性规划求L_1、L_∞解的方法。证明了L_p迭代解及L_1、L_∞严密解都是参数的无偏估计,同时构造了与L_p平差P值无关的单位权方差的无偏估计公式,并对L_p平差的效率作了讨论。最后分析了L_p平差与抗差估计的关系,给出了一种基于L_1解的抗差估计方法。     

测量平差抗差化和效率分析

本文从充分利用可能得到的信息的观点出发,讨论了测量平差的抗差性和优效性及其他们之间的关系。阐述了抗差估计理论和经典估计理论的本质区别。提出了测量平差抗差化的基本原则,并对几种估计的抗差能力和效率作了比较。     

方差的边缘极大似然估计

测量平差问题中,方差估计理论是复杂的。本文基于概括模型,组成自由项f(极大似然估计 MLE)的密度函数和改正数向量 V的线性函数(边缘极大似然估计 MMLE)的密度函数,详细推导了函数模型与随机模型中,未知参数 X与σ_0~2 的似然估计公式,分析了基于两种密度函数所得σ_0~2的似然估计存在差异的真正原因,并对两种方法所得的σ_0~2和X 的统计性质进行了讨论。指出边缘极大似然估计,σ_0~2 的具有良好的统计性质,可改善极大似然估计σ_0~2 的不定性(有偏);并且对任一平差模型的边缘极大似然估计,σ_0~2 无偏、有效的统计性质是一致的。     

GPS短弧定位法若干问题的研究

本文分析了在GPS定位中平差模、型法方程组系数矩阵状态的稳定性及对参数估计的影响,进一步探讨了适合于GPS短弧法平差的理论和方法。试验结果表明,本文研究的模型参数选择法和参数加权岭估计法对于解决法方程组的病态问题以及对于提高GPS双次差短弧法定位结果的精度和可靠性是很有意义的。     

精密重力网的定权及系统效应

对于精密重力网,如何确定各类观测值的权,如何剔除相对重力仪过多的参数,是目前尚未解决好的两个问题。本文讨论了利用方差分量估计确定各类观测值的权,利用几种假设检验选择附加参数的方法以及相关的几个问题。经过计算和比较分析,得到了较好的结果。