GPT3模型在安徽地区的性能

基于安徽省23个CORS站数据解算天顶对流层延迟(ZTD),评估GPT3+Hopfield和GPT3+Saastamoinen两种对流层组合模型的适用性,并利用探空数据分析GPT3模型估计大气加权平均温度(T_m)和反演大气可降水量(PWV)的精度。结果表明：1)GPT3+Saastamoinen组合模型的ZTD精度优于GPT3+Hopfield组合模型,GPT3模型的ZTD精度具有显著的时空分布特征,皖南精度低于皖北,且春、冬季精度优于夏、秋季;2)在安徽地区,GPT3模型2种格网分辨率的T_m精度基本相当,平均偏差在-2.0 K左右,RMS值在4.5 K左右;3)在安徽地区,基于GPT3模型气象参数反演的PWV(GPT3-PWV)与探空站的PWV有较高的一致性,且同样具有时空变化特征,由皖南向皖北逐渐降低,夏季最大、冬季最小。     

基于GPT3模型的ZTD及PWV反演精度分析

使用亚洲区域18个IGS测站和中国区域内16个探空站2016~2018年的数据,研究GPT3模型反演天顶对流层延迟（ZTD）和大气可降水量（PWV）的精度,并与其他GPT系列模型进行对比。结果表明,GPT3-1模型估计的ZTD的bias均值和最大值均最小,分别为1.34 mm和14.06 mm;GPT3模型整体精度略优于GPT2w模型,优于GPT2模型。探空站处GPT3模型反演的PWV的bias和RMSE均表现出较强的季节性特征;由GPT3模型反演的PWV的月均值可知,GPT3-1模型比GPT3-5模型具有更高的精度和稳定性。     

GPT3模型反演GNSS大气可降水量精度评定

采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度T_m的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。     

GPT3模型估计对流层产品精度检验与分析

利用全球范围内224个IGS测站2019年的高精度对流层产品,对GPT3模型估计的天顶对流层延迟和大气水平梯度信息进行精度检验和分析。结果表明,精度在空间和时间分布上存在差异性,天顶对流层延迟、南北和东西方向大气水平梯度的平均偏差和均方根误差分别为0.12 mm/37.2 mm、-0.05 mm/0.49 mm、0.08 mm/0.57 mm。     

基于GPT2w模型计算中国地区对流层加权平均温度的精度分析

以2015年GGOS Atmosphere格网产品和探空站资料为参考值,评价GPT2w模型在中国地区计算对流层加权平均温度Tm的精度和适用性。结果表明：1）在中国地区,1°分辨率的GPT2w模型精度和稳定性优于5°分辨率,且GPT2w模型表现出显著的系统性误差;2）Tm的bias和RMS误差均具有明显的时空变化特性,季节变化表现为春冬季较大、夏季较小,空间变化上RMS误差表现为随纬度增加而变大;3）受地形起伏和Tm日周期变化影响,Tm在中国西部和东北地区误差较大。
     

基于CNN-GAN组合模型的可控源电磁反演方法北大核心CSCD

提出一种基于卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)组合模型的可控源电磁反演方法。为突出异常体信息,将总场进行差分预处理,同时修改损失函数以增强GAN的稳定性。将差分总场送入CNN,得到地面接收电场与地下异常体电导率数据之间的结构化因果关系;输出异常体的粗略电导率模型,再将其作为GAN的输入,在GAN中提取特征进行训练,得到高精准和高对比度的电导率反演结果,以达到工程应用的要求。通过将CNN-GAN组合模型与传统神经网络模型的预测结果进行对比发现,CNN-GAN组合模型优于传统神经网络模型,能够更好地预测地下异常体的电导率模型,相似度高达94.38%,比传统CNN和GAN模型分别提高约48%和78%。     

BDS-3卫星钟差模型化特性分析北大核心CSCD

采用2021年(GPS周2138~2190)IGS BDS-3卫星精密钟差产品进行周期性变化分析,并在周期性分析结果基础上建立高精度模型化函数。结果表明,附加8个周期的模型化精度能达到0.049 ns,与二次多项结果相比,精度提高约70%。同时,对BDS-3卫星钟差模型化结果进行精密单点定位(PPP)性能分析,虽然其收敛时间稍慢于IGS最终产品,但能实现cm级定位,且模型化产品与目前IGS离散化产品相比可大大节省内存空间。     

一种面向对象的3维地物模型的设计方法

随着3维地理信息系统及其网络化的发展,3维地理信息的海量数据与有限的计算机资源和网络带宽之间的矛盾越来越突出,其中尤以地物模型的数据量问题更为显著。基于空间认知,提出面向对象的3维地物模型设计方法,该方法可以有效地减小3维地物模型的数据量,有利于模型采用细节层次模型（LOD）进行多尺度表达。提出了模型设计的理论基础,进行了设计实现,并以3DMAX为建模工具进行了实验,效果良好。     

基于多路径修正的BDS-3差分码偏差估计北大核心CSCD

首先基于多路径延迟对BDS-3伪距观测数据进行逐历元修正,然后利用连续1个月已修正好的观测数据对BDS-3新频点11类差分码偏差(differential code bias,DCB)作估计与分析,最后比较估计的DCB产品和CAS提供的DCB产品对PPP的影响。结果表明:1)BDS-3多路径延迟中几乎不存在和高度角相关的多路径偏差,多路径延迟为0~1 ns;2)估计的DCB与CAS的DCB偏差为0.1 ns,3类DCB闭合差在0.2 ns以内,估计值的STD值与CAS的相当,比DLR的更稳定;3)估计的DCB与CAS的DCB在不同测站的PPP精度大致相当。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(T...     

基于视点的3维模型动态注记方法

3维文字注记对于直观表达3维场景中对象的文本信息非常重要,但现有研究大多忽略这一问题,该文主要针对城市环境3维建筑物模型的注记问题,提出一种基于视点位置和方向的动态注记方法.该方法依据3维模型离视点的远近对文字注记位置进行分层处理.在视点远近变换时,选取建筑对象的不同细节层次模型作为文字注记的计算对象.进而依据视点的方向实时计算文字注记的方向,达到动态的注记效果.这种动态的注记方法可以避免因视点变换而产生的注记与3维模型之间的遮挡关系,也可以避免场景因注记过多而产生的杂乱情形.实验表明,该方法具有较好的可视化效果.     

基于广播星历的GPS/BDS-3非差非组合PPP北大核心CSCD

分析GPS和BDS-3卫星广播星历的误差特性,研究广播星历精度不足的补偿策略,提出一种SISRE补偿的非差非组合定位模型。采用2022年15个MGEX测站1周的数据进行实验。结果表明,SISRE补偿的非差非组合模型的GPS和BDS-3静态三维定位误差的RMS分别约为24 cm和23 cm, GPS/BDS-3双系统组合可进一步将精度提升至约18 cm;GPS和BDS-3仿动态三维定位误差的RMS分别约为73 cm和74 cm, GPS/BDS-3双系统组合可进一步将精度提升至约45 cm;SISRE补偿的非差非组合模型与SISRE补偿的无电离层组合模型定位精度相当。     

基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法研究

参数优化方法是准确估计生态模型参数、降低其不确定性的有效手段。本文提出一种基于贝叶斯机器学习的No-U-Turn Sampler（NUTS）生态模型参数优化方法。NUTS是一种高效的参数优化方法,每次取样中利用递归算法生成候选参数集（二叉树）推断参数的后验信息,如果满足约束条件“非U型回转”,不断构建子树更新参数;否则,记录本次抽样的“最优”参数集,并开始下一次取样,直到获取足够样本。该算法在每次取样中充分优化参数,避免因随机游走行为产生冗余抽样,提高了参数优化效率。本文以千烟洲亚热带人工针叶林碳通量模拟为例,基于Pymc3框架利用NUTS参数优化方法实现了碳通量（Net Ecosystem Exchange,NEE）模型参数反演,并与Metropolis-Hastings（MH）方法进行对比。结果表明,本文算法的参数值达到稳定波动时的抽样次数减少了85%左右,参数优化效率提升3倍左右。参数优化后,2种NEE模型中7个参数不确定性降低10%~53%。此外,NEE模拟效果明显提升,模拟值与实测值的R²分别提高23%和17%,RMSE分别降低3%和4%。综上所述,本文提出的参数优化方法对生态领域的参数估计或数据同化工作具有一定的借鉴意义。     

全球气压气温模型在中国地区的精度分析

为检验全球气压气温模型在中国地区的精度,基于我国29个探空站2015-03~2016-02期间实测的气压和气温数据,比较分析分别由GPT模型及最新的GPT2w_5和GPT2w_1模型导出的气压和气温结果。实验结果表明,中国地区3种气象模型均有明显的季节性且对纬度变化敏感,GPT2w_5与GPT2w_1模型精度相当,二者的气压和气温精度较GPT模型均有明显提高,但对于个别异常值,GPT2w_1模型较GPT2w_5模型表现出更好的鲁棒性。     

基于改进的参数活动轮廓模型的图像分割方法

参数活动轮廓模型（SNAKE模型）被广泛应用于医学图像分割中。传统的SNAKE模型对初始轮廓非常敏感,必须给定在图像边缘附近,否则容易陷入局部极小而无法收敛到真实轮廓处。提出一种基于距离变换的距离势能模型作为自适应外力,能很好地引导SNAKE逼近真实边界而不依赖于特定的初始轮廓的位置。实验结果表明：该算法快速有效,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的图像分割的算法。     

一种测绘学科分类本体映射模型的构建方法

针对测绘图书资料分类存在着数据异构,提出一种构建测绘学科分类本体映射模型的方法来实现异构本体之间的互操作。该方法首先构建测绘学科信息本体库,然后基于概念名称相似度、层次结构相似度、两种策略组合三种方法计算出分类本体间的本体映射关系,最后采用多策略组合方式和利用规则对隐含映射对挖掘及对最终的映射对进行修正来构建测绘学科分类本体映射模型。     

基于观测环境的洞体应变压性异常综合研究北大核心CSCD

从观测环境角度出发,通过对金寨台气象因素进行回归分析发现,气温、气压与洞体应变之间虽存在线性关系,但拟合结果与洞体应变压性下降实际观测应变变化量相差较大;洞体应变压性下降起始时间与梅山水库开始泄洪、下游史河水位陡升时间存在较强的相关性。三维不规则载荷模型数值模拟结果显示,洞体应变压性异常的前期快速下降变化与同期梅山水库载荷变化的相关性较小,与史河水位变化有较大相关性;洞体应变压性异常发生前后研究区构造应力场未发生显著变动。由此推定,金寨台洞体应变压性下降异常可能是周边场地环境载荷变化的影响所致。     

改进FSM步态检测的行人航位推算方法北大核心CSCD

针对传统波峰检测法的步态识别率低以及普适性和稳定性较差等问题,提出改进FSM步态检测的行人航位推算方法。该方法关注当前的步伐状态,将一个步态周期划分为5种状态并引入峰值阈值限制,从用户不同运动状态和手机模态进行实验分析。结果表明,该算法不但具有较高的步态识别准确率,而且可减小航位推算时间累积误差,具有一定的可靠性和稳定性,能够满足室内定位需求。     

智能手机BDS-3/GPS数据质量及SPP性能分析北大核心CSCD

使用可观测到BDS-3 B1I/B1C/B2a频率和GPS L1/L5频率的智能手机Xiaomi 11(青春版)作为研究对象,分别进行静态实验和不同场地的动态实验,分析手机输出的三频BDS和双频GPS原始观测数据质量及单频SPP性能。实验结果表明,智能手机的GNSS天线成本低致使其信号质量不佳,其中GPS L1频率和BDS B1C频率抗干扰性较强:BDS B1C频率定位结果在静态和动态实验中均较为稳定;GPS L1频率定位结果在动态实验中优于GPS L5频率,在静态实验中略差于GPS L5频率。     

一种基于Partial EIV模型的圆曲线拟合解法

针对圆曲线拟合问题,以圆曲线的参数方程为基础建立圆曲线拟合的EIV模型,根据系数矩阵的特点将模型转化为更合理的Partial EIV模型,通过公式变形为最小二乘形式,采用两步迭代法求解模型参数,保证系数矩阵中相同元素的改正数一致,常数元素的改正数为零。算例数据结果表明,所提算法的可行性、拟合精度相对较优。