精密单点定位方法估计对流层延迟精度分析

在简要描述精密单点定位估计天项对流层延迟方法的基础上,分别采用IGS事后产品和实时产品处理了若干IGS跟踪站数据,估计出各站天顶对流层延迟,其中,实时精密卫星星历与钟差处理方案采用事后下栽实时产品、事后模拟实时处理的方式.与IGS结果相比,利用精密单点定位方法,采用IGS事后精密星历与卫星钟差估计的结果无明显的偏差,其精度优于6 mm;采用实时精密卫星星历与卫星钟差模拟估计的结果精度优于20 mm.     

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中国沿海GPS站用于潮波系数提取分析

首先给出了基于GNSS-MR技术提取潮波系数的原理与方法,然后利用布设在浙江省石浦港验潮室屋顶的GPS站DSPU实测数据对潮波系数进行了提取,并与验潮站实测潮位调和分析结果进行了对比分析。实验结果表明GPS-MR反演潮位与验潮站实测潮位值吻合较好,相关系数优于0.97;GPS-MR反演潮位与验潮站实测潮位获取的潮波系数基本一致,除M2、S2外其它差异较小。两者获取的潮波系数差异主要因为DSPU测站观测环境极大地影响了GPS-MR提取潮位精度。沿海GNSS站用于潮位监测和潮波系数提取,将进一步拓展沿海GNSS监测站的应用领域,在一定程度上可弥补验潮站的不足。     

基于EMD和WD联合算法的GPS水汽时间序列的周期性振荡分析

水汽在全球水文和气候变化上扮演着非常重要的角色。选取了中国台湾GPS水汽时间序列作为算例数据,分析了水汽与地理环境的对应关系,得到中国台湾地区的大气水汽分布主要受纬度,地形特征和气候条件控制的结论。利用经验模态分解（EMD）和小波分解（WD）联合算法将中国台湾GPS站水汽的长时间序列和短时间序列进行分解,探测出每个GPS站都存在周年、半周年、天、半天的周期振荡,再结合地理、气候因素分析周期振荡产生的物理原因,得出结论:年周期的水汽振荡主要是由于在中国台湾特殊地形条件下年季风周期变化引起的;半周年的振荡主要是由于夏季风与冬季风对中国台湾地区的交替控制所导致的;而导致水汽日变化的原因则是海陆风环流、海陆风-山谷风叠加环流;天顶可降水量（PWV）半日振荡的振幅较小,则主要是因为受到了太阳辐射加热引起的局地热对流的影响所导致。     

GPS水汽在雾霾天气监测中的应用研究

雾霾天气的形成与天气条件密切相关。GPS技术作为一种新的水汽探测手段,能高时效、高时空分辨率、自动实时、全天候地获取空气中的水汽含量。首先统计分析了雾霾的形成原因与变化规律,然后从GPS水汽、雾霾指数与空气相对湿度等方面进行了定性的相关性分析。研究结果表明,GPS水汽与雾霾天气的形成存在一定的相关性,GPS水汽在一定程度上可用于雾霾天气的监测与预报,而且气象部门可依据GPS水汽含量开展人工增雨（雪）来减缓雾霾天气的持续影响,进而为改善空气质量提供科学依据。     

联合GRACE和GPS解译加州地下水储量变化

本文基于2002年04月—2016年08月共156月的GRACE时变重力场模型与地表水文模型,采用组合滤波与尺度因子法获取加州地下水储量变化,并联合EMD分解后的GPS测站垂向时间序列进行分析.结果显示:基于Swenson去相关与250 km高斯平滑半径组合滤波的GRACE地下水反演结果和GPS垂向时间序列季节性变化结果较好,与降水资料季节性变化特征明显,2002-2016年年均等效水高变化-9.4±2.1 mm/a.GPS测站垂向时间序列与附近水井相关性较好.通过深入分析发现地下水亏损是造成地表沉降的主要原因,且降水能够有效缓解以农业灌溉为主的地下水抽取.     

专业认证体系下“数字地形测量学实习”模式探索

工程教育专业认证的核心理念是以学生为中心、以成果产出为导向,提倡围绕课程目标和毕业要求达成对 学生知识、能力与素质的培养。结合专业认证体系下测绘类专业“数字地形测量学实习”教学实施过程,设计从课程 目标、实习基地建设、实习组织安排、实习内容等整链条式实习模式,基于问卷调查法、成绩分析法实例评价实习的 课程目标及毕业要求指标点达成情况,并依托教研活动持续改进教学质量。结果表明,通过该实习不但使学生掌握 了“数字地形测量学”理论知识,而且培养了学生解决大比例尺数字地形图测绘工程问题的能力和专业素质。     

利用ECMWF和GPS研究分析一次典型锋面雨

ECMWF可提供大范围格网点上垂向维的水汽密度、温度、偏压等剖线数据,能反演获得大范围的气象要素及水汽值。GPS可反演获得单个点的水汽值,精度及时间分辨率都极高。本文综合两种反演方法的优点,研究台湾地区一次典型的锋面降雨,对降雨前后各气象要素的变化特征进行详细分析。结果表明,利用ECMWF的反演结果可判断在一定时间段内是否有降水的动力学条件;根据GPS反演水汽结果可以在更高的时间分辨率上对降水时间有指导作用。     

基于抗差Kalman滤波的精密单点定位

当精密单点定位的观测值含有异常数据时,Kalman滤波的精度将会降低。采用抗差Kalman滤波方法能够有效抑制观测异常,提高滤波的精度和可靠性。运用武汉国际GPS服务跟踪站数据对该方法进行了验证。结果表明,抗差Kalman滤波的精度比Kalman滤波的精度有一定程度提高,说明抗差Kalman滤波能够有效抑制观测异常。     

基于Kalman滤波的断层扫描初步层析水汽湿折射率分布

给出了基于GPS信号湿延迟的层析格网模型的建立方法,对Kalman滤波层析水汽算法给出了详细的推导说明,采用给定的算法初步层析了香港区域水汽湿折射率分布.结果显示,基于Kalman滤波的层析算法可以较好地重构水汽的空间分布,较之附加约束条件的层析算法更加容易实现与计算.