大洋核杂岩与拆离断层研究进展

大洋核杂岩和拆离断层是洋中脊中发育的重要构造,被广泛关注。拆离断层一般为长期活动的,低角度的,大断距的正断层,绝大多数形成于慢速和超慢速扩张洋中脊的内侧角上,其将地壳深部和上地幔的物质拆离到海底面形成大洋核杂岩。大洋核杂岩因其表面发育了窗棱构造,在多波束图像上更容易识别。大洋核杂岩所处的地壳年龄较年轻,为0~10Ma。洋中脊半扩张速率约为10mm/a,具有不对称扩张的特点,有拆离断层的一侧扩张速率更快。在大洋核杂岩取得的岩芯中代表性岩石为辉长岩,地震资料解释认为大洋核杂岩下具有一个大的辉长岩侵入体。发育大洋核杂岩和拆离断层的区域有升高的布格重力异常,高的P波速度和抬升的莫霍面。拆离断层起源于岩浆供给不足的区域,大多在大洋中脊洋脊段(segment)的末端,其演化会受到上地幔辉长岩体侵入的影响,通过旋转铰链的模式进行。总结了全球大洋核杂岩和拆离断层的分布情况,讨论了其岩石特征、地球物理场特征,探讨其成因机制和演化模式,并探讨了未来的研究方向。     

Lopingian mixed floras from Linxi Formation in Soron area,Inner Mongolia

A lot of well-preserved plants from the Linxi Formation are collected in the Soron area,Inner Mongolia,consisting of 34 species of 16 genera. They are Late Permian in age. The flora is characterized by a lot of Angaran plants,such as Paracalamites,Comia,Rhachiphyllum,Iniopteris,Rufloria,etc. Some Cathaysian elements,such as Lobatannularia lingulata,L. multifolia,Fascipteris Cathaysiantus,F. densata,Taeniopteris szei,Cladophlebis liulinensis and C. permica,are also mixed within the present flora. This indicates that the Soron of Inner Mongolia was located in the sector between the Angaran and Cathysian floristic provinces in Lopingian. It is beneficial for depicting the location and the evolution of the Solenker--Xar Moron suture zone in the phytogeographic view. The transmigration of tropical and subtropical Cathaysian plants to the north indicates that the Paleoasian Ocean was closed during the late Permian along the suture zone.     

类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图.     

区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型

为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM。KM模型是根据昆明探空站2015-2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能。测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45%;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm。该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量。     

基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。     

北斗卫星导航系统精密定位报告算法与性能评估EI北大核心CSCD

RDSS短报文是北斗卫星导航系统(以下简称北斗系统)的特色服务,实现了用户报文通信和位置报告。北斗系统早期的位置报告基于双星RDSS观测值,其精度受限于数字高程数据的精度。从BDS-2开始,北斗系统发展了融合RNSS和RDSS体制的位置报告方法,其基于北斗RDSS体制,将用户接收机的观测数据向中心站进行回传,并在中心站实现精密位置的解算和报告,提升了服务覆盖范围和定位精度。本文介绍了北斗精密定位报告系统采用的中心站处理算法,并采用分布于中国不同区域的50个北斗观测站数据对系统性能进行评估。分析了RDSS入站频度、用户站与监测站的基线长度等因素对用户定位的影响。结果表明,基于北斗分区综合改正数的精密单点定位的精度最优,其在2 min响应时间内的平面和高程精度(RMS)分别为0.51 m和0.94 m。北斗精密定位报告精度与基线长度相关性较小,在仅采用BDS-2数据的情况下,定位精度下降可达1倍以上,而在相同时长情况下,提高RDSS入站申请频度对定位性能不产生影响。     

全球降水观测计划多卫星联合反演降水产品的极端降水监测潜力研究

基于全国自动站与CMORPH融合降水数据集,综合评估全球降水计划（GPM）下的IMERG与GSMaP的4套纯卫星降水数据,从极端降水指标、极端降水事件探测能力、对于不同历时的极端降水事件精度评估3个方面研究纯卫星降水产品监测极端降水的能力。依据极端降水的阈值将研究区分为3个区域进行研究,结果表明：（1）在RX1指标中,IMERG、GSMaP数据均在受季风影响的复杂地形区域呈现出明显的高估状态,在其余地区存在不同程度的低估现象;在R95pTOT指标中,卫星数据均表现较好,与地面参考数据具有较高的相关性。（2）在极端降水事件探测方面,4套纯卫星产品在东北地区的表现均优于其他区域;GSMaP表现优于IMERG数据,具有较低的误报率,但对极端降水的反演精度较低。（3）在不同历时的极端降水事件精度评估中,IMERG、GSMaP卫星降水产品在历时较长的极端降水事件中的表现较好,具有更高的精度;对于极端日降水事件,卫星降水产品在高雨强下的误差显著性十分明显,远远高于复杂地形对卫星降水反演精度的影响,导致卫星降水在复杂地形区域（Ⅲ区）的表现优于其他区域。总体上,IMERG产品在研究区对极端降水的监测能力优于GSMaP产品,其中又以IMERG_Late表现最佳;4套卫星降水产品均能表现出研究区的极端降水区域特征,但在研究区大部分区域呈现出低估状态,卫星降水产品对于雨强的误差订正仍是未来极端降水反演的重点与难点之一。