中国沿海不同海潮模型的倾斜负荷分析

采用积分格林函数方法及6种全球海潮模型（CSR4.0,EOT11a,FES2004,GOT4.7,NAO99b和TPXO7.2）和中国近海潮汐资料,计算了我国沿海大地控制点上的海潮倾斜负荷效应。通过标准差、均方根RMS及和方根RSS等综合分析表明,海潮倾斜负荷普遍为10^-8rad量级,最大达10^-7rad量级。在中国沿海区域,各模型差异较大,应针对不同区域采用更适合本区的模型计算。     

用CSR4.0+CS模型计算海潮负荷改正

介绍了CSR3．0与CSR4．0 CS海潮模型，并对两模型进行了分析和实算比较，认为CSR4．0 CS比CSR3．0海潮模型精度更高，在计算中国测站海潮改正时，顾及中国近海海潮图是必要的。对我国第二期水准路线用CSR4．0 CS模型计算了海潮负荷改正，结果表明：海潮负荷对高精度水准测量的影响，主要取决于水准路线的近海位置，越是近海地区越明显；在近海区域，这项改正不能忽略。     

不同海潮模型对中国沿海区域海潮负荷位移改正影响分析

选取FES2004、EOT11a、TPXO7.2和Chinasea2010等4个海潮模型,首先通过矢量差评价不同海潮模型的潮波参数差异,然后利用中国大陆构造环境监测网络23个沿海测站的GNSS连续观测数据,通过计算不同海潮模型改正前后GNSS时间序列的wRMS,评价基于不同海潮模型的海潮负荷位移改正的有效性。结果表明,不同海潮模型的潮波参数存在mm级差异,且沿海区域差异远比内陆区域显著。此外,海潮负荷改正对中国沿海区域测站坐标时间序列wRMS影响较大,大部分测站坐标时间序列进行海潮负荷改正后,wRMS减小10%~70%;改正后wRMS改善幅度与测站所属区域有关,东海沿岸测站wRMS的改善较渤海、黄海和东海沿岸测站更显著,可减小50%以上;wRMS改善程度的模型间差异为1%~2%,其中基于FES2004模型的改正对序列wRMS的影响最大,可达67.5%。     

新西兰海潮负荷位移建模精度分析

为评价新西兰海潮负荷位移建模精度,利用新西兰189个GPS站11 a的实测数据,基于静态精密单点定位测定8个半日潮波及周日潮波的海潮负荷位移参数,并将其与7种全球海潮模型及4种地球模型计算的海潮负荷位移改正值进行比较。结果表明：1）TPXO7.2模型负荷位移改正值与GPS解算的海潮负荷位移参数最符合,M2、N2、O1和Q1潮波均方根误差在水平方向小于0.5 mm,垂直方向小于0.7 mm;2）不同地球模型对确定海潮负荷位移的影响主要体现在M2和N2潮波;3）GPS估值和海潮模型值之间的残差矢量呈现出大小及方向上的区域一致性,部分站点异常的残差值可能反映出当前SNREI地球模型的缺陷。     

沿海和岛屿重力海潮负荷改正模型——以马祖岛为例

基于NAO99b全球海潮模型、NAO99Jb区域海潮模型、验潮站资料和SRTM地形数据确定的高空间分辨率海陆边界数据,构建我国沿海和岛屿高精度重力海潮负荷改正模型。以马祖岛为例介绍该模型,并采用实测的绝对重力测量资料进行验证。结果表明,经该模型改正后的重力观测精度明显提高。     

高精度大地测量中倾斜及应变观测的海潮改正

基于卫星测高资料得到的CSR4 .0全球海潮模型精度已明显优于早期海潮模型 ,采用精度高的海潮模型重新计算海潮改正是当今高精度大地测量中必须解决的问题。利用CSR4 .0全球海潮模型顾及中国近海海潮图计算了海潮引起中国测站的倾斜及应变海潮改正 ,此结果对我国倾斜及应变观测数据处理有重要的实用价值。另外 ,文中还比较了不同地球模型对应的格林函数对倾斜及应变海潮改正的影响 ,认为在计算中国测站的海潮改正时 ,用中国近海海潮图取代全球海潮的中国近海部分是必要的。     

中国区域GPS站海潮负荷形变特征分析

讨论5个全球海洋潮汐模型NAO99b、FES2004、GOT4.7、TPXO7.2和EOT11a在中国区域的差异性和适用性,并基于这些全球海潮模型和高分辨率区域海潮模型,分析中国区域GPS站海潮负荷形变特征。采用GIPSY软件对中国区域GPS站长时间观测数据进行处理,分析高精度区域海洋潮汐模型对中国沿海GPS站高精度位置时间序列的影响。分析表明,加入区域海洋潮汐负荷形变后,对GPS时间序列垂向的影响最大可达5.01 mm,可能会引起GPS时间序列中包含15 d和173 d 的虚假周期信号。     

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。     

基于探空数据的对流层延迟模型精度评估

采用IGRA提供的2017年81个无线电探空站的探空资料,对4种对流层延迟模型在中国区域的精度进行综合评估与分析。结果表明,GPT2w模型的性能要优于依赖气象参数的Saastamoinen模型及基于球谐函数的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根误差RMSE分别为-0.8 cm和4.1 cm,各测站的MB和RMSE分别处于-2~2 cm和1.3~7.9 cm之间。UNB3m模型在中国区域存在较大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可达10.2 cm。4种模型的精度对测站纬度具有一致的敏感性,表现为随测站纬度的升高而降低;模型精度呈明显季节性变化,且不同模型对季节的敏感程度有所差异;对流层湿延迟难以精确建模导致模型精度在夏季(RMSE为6~9 cm)低于冬季(RMSE为2~2.5 cm)。     

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非潮汐海洋负载效应对近海岸IGS测站坐标时间序列的影响

根据均匀分布在全球各大洲的IGS测站信息,选取105个数据质量良好的近海岸测站以及29个内陆测站,利用ECCO发布的海底压力数据计算得到由非潮汐海洋负载引起的IGS测站位置N、E、U方向上的位移。分析了由地理位置差异导致的测站受非潮汐海洋负载效应的影响存在的差异,并修正了SOPAC提供的IGS测站坐标时间序列,探讨了非潮汐海洋负载效应引起的测站位移对近海岸测站坐标时间序列的影响。结果表明,近海区域（<50 km）测站受到非潮汐海洋负载影响U方向平均量级为5 mm,远大于内陆（>500 km）测站U方向的影响;经过非潮汐海洋负载修正,71%的测站高程坐标时间序列RMS值得以减小,其中最大可使RMS值降低13%;大西洋、太平洋西海岸受其影响比东海岸大,考虑到其受非潮汐海洋负载效应影响显著,使用大西洋与太平洋西海岸地区测站坐标时间序列前必须进行非潮汐海洋负载修正。     

不同海潮模型对GNSS站负荷位移计算的影响

基于古登堡平均地球模型和积分格林函数方法,利用中国近海海潮模型Chinasea 2010、Naoregional 1999和全球海潮模型EOT11a,计算中国沿海GNSS连续运行站上的海潮位移负荷影响,并对其均方根RMS及和方根RSS进行综合分析。结果表明,2种近海模型分潮波位移负荷差异水平分量大部分为亚mm级,垂直分量普遍为mm级,最大达5.8 mm;Chinasea 2010模型比Naoregional 1999模型在中国海域覆盖面积大,2种模型在黄海和东海海域差异较大,在渤海和南海海域差异较小;模型差异与测站位置及潮波频率均有关系,应比较观测资料的负荷改正效果,择优采用适宜本区域的模型。     

中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。     

云南丽江台OSG-066重力潮汐观测结果及应用

基于云南丽江台超导重力仪OSG-066超过5 a的连续重力潮汐观测资料，获取高精度潮汐参数并构建地方重力潮汐模型，为丽江地区精确重力潮汐改正提供参考。研究9个全球海潮模型在丽江台的重力影响改正有效性，用时域内回归分析法和频域内小波分析法分别研究大气重力导纳值的变化特征，并利用观测潮汐数据估算自由核章动本征参数。结果表明，9个海潮模型在丽江台的重力影响改正效果基本一致，NAO.99b模型的改正精度较高；大气重力导纳值在时域和频域内均显示出较为明显的季节性变化特征，且与降雨量变化存在负相关关系。自由核章动本征周期为431.5(411.2, 454.0)恒星日，品质因子为 -2 796。     

中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价

土地利用遥感制图结果是支撑全球气候变化和区域可持续发展等领域科学研究不可或缺的重要基础数据,而制图精度方面的评价信息则决定土地利用遥感制图结果的完整性、可靠性、可用性、可控性和可传播性。本文概述2000、2005、2010和2015年多时相中国海岸带土地利用遥感制图的数据源和技术方法,针对2010年和2015年制图结果,基于Google Earth高分影像通过目视判读获得精度评价所需的参考数据,进而建立混淆矩阵并评估制图的精度。结果表明：① 2010和2015年中国海岸带土地利用遥感制图结果的总体精度分别为95.15%和93.98%,Kappa系数分别为0.9357和0.9229,表明2个时相遥感制图结果的精度总体较好;② 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在较为显著的区域差异,2010年时相江苏沿海区域的精度最高,2015年时相津冀沿海区域、上海市、海南省和台湾省的精度均比较高,2个时相均以福建省沿海区域的精度最低;③ 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在显著的类型差异,总体上,耕地、林地、草地和滨海湿地的分类精度较高,而建设用地、内陆水体和人工咸水湿地的分类精度则相对较低,未利用土地则是错分最严重的类型;④ 耕地与林地之间、建设用地与草地之间相互误分比较显著,内陆水体容易被错分为耕地、林地和建设用地,人工咸水湿地容易被误分为耕地和建设用地,未利用土地容易被误分为耕地,这些都是未来时期数据持续更新过程中应该重视的问题。本文有望为海岸带土地利用变化遥感监测和科学研究提供必要的支持。