向量的加权平均值及其方差阵

提出了向量的算术平均值的概念,并推导出了向量的加权平均值和向量的算术平均值的方差阵和权阵的计算公式。另外,还讨论了向量的加权平均值方差阵的计算公式在多类观测值测量数据处理和GPS载波相位相对定位测量中的应用,得到了一系列有实际应用价值的公式。并附有算例相验证。     

新疆地区对流层加权平均温度模型分析

针对现有的模型不能满足新疆地区加权平均温度的高精度应用问题,该文讨论了几种常用计算方法的优缺点,然后利用新疆地区8个探空站2004—2014年的数据,采用多元线性回归分析的方法建立了新疆地区的加权平均温度区域模型。经过与其他已研究模型进行统计分析,同时利用中尺度数值天气预报(WRF)模式拟合气象元素值对各模型进行了检验,结果表明该文所建立的对流层加权平均温度模型更适应于新疆地区。     

利用MODIS影像反演大气水汽含量的方法研究

目前,利用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量主要采用两通道比值加权法和三通道比值加权法,为了对比研究这两种的方法,本文结合四川地区MOD IS影像,采用两通道比值法和三通道比值法分别获得17、18、19近红外通道大气水汽值,然后对两通道比值法和三通道比值法计算的三个近红外通道大气水汽值取加权平均,分别得到该地区加权平均大气水汽含量。对子区域(成都地区)MOD IS的两种加权平均大气水汽含量与同时同地SONDE大气水汽含量进行对比分析,实验结果表明:用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量拟采用三通道比值加权法。     

成都地区大气平均温度建模及其在GPS/PWV计算中的应用研究

地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。     

《自适应动态导航定位》一书已由测绘出版社出版

[本刊讯]由杨元喜教授著作的《自适应动态导航定位》一书近日由测绘出版社出版。该书首先分析了函数模型误差补偿和随机模型误差补偿法,讨论了Kal man滤波的残差向量、新息向量及状态预报值残差向量的解析关系及协方差矩阵之间的关系,分析了基于新息向量、残差向量和状态预报值     

基于宁夏地区再分析数据的加权平均温度建模与分析

加权平均温度是全球卫星导航系统(GNSS)气象学中的一个重要物理量,以宁夏地区为例,基于2017年的历史再分析数据,建立了加权平均温度统计栅格模型,并通过与通用加权平均温度统计模型对比.结果表明:新模型较通用模型在宁夏地区的加权平均温度的统计预报精度有较大幅度的提高,基于精度较高的需求,对于当地历史气象数据构建适合当地...     

关于建立天津滨海新区地面沉降值内插模型的探讨

利用多面函数法、加权平均法、线性内插和双线性多项式内插等方法,建立内插模型计算未知点地面沉降值,并进行精度分析。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。     

区域大气加权平均温度模型确定及其应用

大气加权平均温度Tm是决定GPS水汽反演精度的关键参数,不同地区的Tm具有区域性差异.本文基于河南省Nanyang探空站2015—2018年的气象数据,建立了适用于河南亚热带季风气候地区的单因子和多因子的大气加权平均温度Tm模型,同时按照四季划分构建了季节模型,并对比经验模型分析其精度.结果表明,新建立的加权平均温度模...     

地基GPS水汽反演中区域大气加权平均温度模型

利用地基GPS反演可降水量,需要准确求得水汽转换参数。为了提高区域GPS大气水汽反演的精度,分析了大气加权平均温度的时空特性及其与地面温度之间的函数关系;利用江苏地区2003—2011年的气象探空数据建立了适用于江苏地区的局地大气加权平均温度计算模型。比较江苏模型、Bevis模型和李建国模型求得的大气加权平均温度值,江苏模型的精度较Bevis模型和李建国模型分别提高33.14%和9.28%。由江苏模型得到的可降水量内符合精度约为11.12 mm,较GAMIT软件结果精度提高约7.91%。