GAINS中重力传感器信息的扰动改正

重力辅助惯性导航系统GAINS(Gravity Aided Inertial Navigation System)是利用地球物理特征信息重力来完成水下运动载体的辅助惯性导航与定位.为实现重力匹配以校正惯性导航随时间累积的误差,首先必须对重力传感器输出信息进行扰动改正.分析了水下运动状态下重力传感器受到的各种重力扰动,如垂直扰动加速度、水平扰动加速度以及厄特弗斯效应影响所产生的原因,研究了扰动误差模型与INS导航精度之间的关系,并通过计算,提出了可直接以INS输出数据而无需其它外部有源导航信息进行扰动分离的方法.     

中国农业氧化亚氮排放情景研究

采用国际应用系统分析研究所的"牲畜和粮食产量动态模型",模拟出2000-2030年间中国粮食和牲畜的数量和需求量的地理分布,然后应用GAINS模型预测我国未来农业N2O排放量。结果显示,2000年我国农业N2O排放量为1533ktN2O,到2030年将增加到2000ktN2O左右,增长31%;农田N2O排放占农业N2O总排放量的80%,2030年农田N2O的排放量比2000年增长37%。由于活动水平数据的模拟结果不同,各情景的N2O排放量不同,其中INMIC_低情景中N2O的排放量稍高于中、高排放情景。我国农业N2O排放主要集中在山东、河南、四川、河北,江苏、湖南、云南、安徽等省,到2030年,黑龙江、内蒙古、新疆、云南和湖南五省的N2O增加量在30ktN2O以上。硝化抑制剂作为N2O的减排措施,从2015年开始实施,减排效率由4%上升到16%。采用IPCC默认排放因子会高估我国农田N2O排放。     

GAINS中重力传感器信息的扰动改正

重力辅助惯性导航系统GAINS(Gravity Aided Inertial Navigation System)是利用地球物理特征信息──重力来完成水下运动载体的辅助惯性导航与定位。为实现重力匹配以校正惯性导航随时间累积的误差,首先必须对重力传感器输出信息进行扰动改正。分析了水下运动状态下重力传感器受到的各种重力扰动,如垂直扰动加速度、水平扰动加速度以及厄特弗斯效应影响所产生的原因,研究了扰动误差模型与INS导航精度之间的关系,并通过计算,提出了可直接以INS输出数据而无需其它外部有源导航信息进行扰动分离的方法。