基于SDP4模型的导航卫星仰角及方位角预报

地面站可控天线可以不借助接收机而直接监测导航卫星的信号质量,地面天线伺服系统根据卫星的实时位置计算出仰角及方位角来确定天线的指向。广播星历及历书等常用的计算卫星位置的方法虽误差较小,但其误差随时间迅速扩大,基于该问题,论文论述了双行星历（TLE）结合SDP4模型进行卫星轨道预报方法,利用SDP4模型计算GPS导航卫星的实时位置并预报卫星的仰角及方位角,采用IGS 事后精密星历对其角度预报误差进行了评估,同时,还将该方法的预报误差与广播星历、历书、STK高精度轨道预报等方法的预报误差进行了对比。实验结果表明：采用SDP4模型对导航卫星进行位置预报可满足误差要求,且时间有效性长、通用性好,具备实际应用价值。     

金属矿气体地球化学测量技术新进展

气体地球化学测量方法由于气体的强穿透性,可将大量的与深部矿化作用有关的物质携带到地表,可直接或间接指示各种地质成矿过程,而受到勘查地球化学的重视。经历数十年的发展之后,气体地球化学测量在测量指标、方法及影响因素研究方面都取得了长足进展。特别是近年来由于分析技术提高,使得很多超微含量的气体测定成为可能,一些新的气体测量方法相继提出,在寻找隐伏矿或盲矿方面获得了较好的效果。笔者对气体测量发展史、气体测量方法、指标及影响因素进行了简单总结,并重点介绍了一种新的气体测量技术（SDP）的测量原理、使用方法及应用实例。     

南印度洋副热带偶极模在ENSO事件中的作用

南印度洋副热带偶极模（Subtropical Dipole Pattern,SDP）是印度洋存在的另一种很明显的偶极型海温差异现象,在年际和年代际尺度上均有十分明显的表现.而目前有关印度洋海气相互作用的研究主要集中在赤道印度洋地区,针对南印度洋地区的工作还比较少,特别是有关南印度洋海温与ENSO（El NiDo-Southern Oscillation）事件关系的研究.本文初步探讨了年际尺度上南印度洋副热带偶极型海温变化差异与ENSO事件的关系,发现SDP与ENSO事件有密切的联系,SDP事件就像连接正负ENSO位相转换的一个中间环节,SDP事件前后期ENSO的位相刚好完全相反.进一步,本文通过分析SDP事件前后期海温、高低层风、低层辐合辐散、高空云量和辐射等的变化特征研究了南印度洋偶极型海温异常在ENSO事件中的作用,结果表明：SDP在ENSO事件中的作用不仅涉及海气相互作用的正负反馈过程,还与热带和副热带大气环流之间的相互作用有关,特别是与东南印度洋海温变化所引起的异常纬向风由赤道印度洋向赤道太平洋传播的过程等有十分直接的关系;同时,SDP对ENSO事件的影响在很大程度上还依赖于大尺度平均气流随季节的变换.     

基于容器技术的天文应用软件自动部署方法

平方千米阵列即将开始建设,各子工作包也进入关键设计评估阶段。基于云与容器技术是平方千米阵列科学数据处理器未来可能采用的平台技术。针对超大规模海量数据处理面临的天文应用软件快速部署、运行与实测要求,充分考虑天文应用软件运行环境复杂、云计算环境下超大规模计算集群部署困难等问题,系统研究并给出了一种使用容器技术的天文应用软件通用自动部署方法。以目前较为常用的可见度函数校准软件SAGECaL为例,首先分析了SAGECaL的相关特性和分布式部署方面存在的困难,进而给出了基于容器技术的SAGECaL分布式集群的自动部署方法。实验结果表明,自动部署方法极大地提高了SAGECaL分布式集群的部署效率,满足项目组承担平方千米阵列科学数据处理器相关测试工作所需要的基础平台部署与切换等需求,同时也为其它天文软件在云端的快速部署与执行提供了有益的思路。     

空间目标轨道预报及望远镜观测实现

分析了空间目标两行轨道根数（TLE）的格式及构成;阐述了相应的SGP4／SDP4轨道近似解析模型算法;提供了轨道坐标系与J2000．0坐标系及观测地平坐标系之间的转换关系。研究了ASCOM控件的用法,并结合TLE数据计算结果编程实现了用Meade望远镜对空间目标的自动搜索与跟踪观测。     

宽视场成像网格化算法中w-plane最优经验值研究

射电干涉阵列宽视场成像网格化处理过程中必须考虑w项的影响。w-projection和w-stacking是两种重要的宽视场成像网格化处理算法,w-plane参数是算法中影响计算速度和成图质量的一个重要因素。研究了w-projection和w-stacking两种网格化算法,利用SKA-1低频阵台站数据和ASKAP软件包进行模拟观测,对两种算法在不同w-plane参数取值情况下的成图速度和成图质量进行了定量分析对比。结果进一步表明,w-plane是性能改善的重要参数。针对w-projection算法,w-plane取值应比一般给定的经验值大才能得到较好的成像效果。w-stacking算法虽然有很大的速度优势,但算法实现中w-plane的影响更为显著,给出了推荐的w-plane取值。本文的工作是大视场成像算法的基础性研究工作,对未来平方千米阵列科学数据处理中的管线设计有较好的参考价值。     

SGP4/SDP4模型预报可靠性分析

以激光测距资料精密定轨结果为参考轨道,分析了两种典型版本SGP4/SDP4模型对低、中、高轨道卫星预报误差的放大规律,当预报超过一定的圈数后误差成指数增长.数值试验结果表明:对低、中、高轨卫星预报误差无显著放大圈数分别是(h≤300 km),40;(300 km≤h≤1 200 km),150;(1 200 km≤h≤10 000 km),300;半同步卫星(19 000km≤h≤22 000 km),55;同步卫星(33 000 km≤h≤38 000 km),10.并图示出参考卫星轨道预报误差的放大规律,供工程中利用双行根数和SGP4/SDP4模型作轨道预报时参考.     

网络地图发布系统的体系结构及数据模型研究

通过分析网络应用体系结构和地图发布服务流程，分析、建立了网络地图发布数据模型，最后通过实验验证了该体系结构和数据模型的有效性。     

北斗卫星轨道预报模型对比

针对关于北斗卫星轨道预报的研究远不如全球定位系统卫星的现状,该文基于双行星历的SDP4模型、基于高精度轨道外推模型、基于Bern光压模型的自编动力学模型等3种方法,对北斗导航系统的3类卫星(地球静止轨道卫星/倾斜地球同步轨道卫星/中地球轨道卫星)进行轨道预报;并对比了Trimble公司的接收机历书星历和德国地学中心发布的北斗精密星历对模型的预报精度,研究了不同模型的预报特点;最后对不同预报期下的预报轨道可以使用的领域提出了建议。     

Building more realistic reservoir optimization models using data mining - A case study of Shelbyville Reservoir

In this paper, we promote a novel approach to develop reservoir operation routines by learning from historical hydrologic information and reservoir operations. The proposed framework involves a knowledge discovery step to learn the real drivers of reservoir decision making and to subsequently build a more realistic (enhanced) model formulation using stochastic dynamic programming (SDP). The enhanced SDP model is compared to two classic SDP formulations using Lake Shelbyville, a reservoir on the Kaskaskia River in Illinois, as a case study. From a data mining procedure with monthly data, the past month’s inflow (Q_t−1), current month’s inflow (Q_t), past month’s release (R_t−1), and past month’s Palmer drought severity index (PDSI_t−1) are identified as important state variables in the enhanced SDP model for Shelbyville Reservoir. When compared to a weekly enhanced SDP model of the same case study, a different set of state variables and constraints are extracted. Thus different time scales for the model require different information. We demonstrate that adding additional state variables improves the solution by shifting the Pareto front as expected while using new constraints and the correct objective function can significantly reduce the difference between derived policies and historical practices. The study indicates that the monthly enhanced SDP model resembles historical records more closely and yet provides lower expected average annual costs than either of the two classic formulations (25.4% and 4.5% reductions, respectively). The weekly enhanced SDP model is compared to the monthly enhanced SDP, and it shows that acquiring the correct temporal scale is crucial to model reservoir operation for particular objectives.