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41.
网格划分是电离层层析的重要一环,也是影响层析精度的重要因素之一。然而,现有研究更多地关注如何通过反演算法及模型来提高精度,较少关注格网划分这一手段。本文拟从格网划分这一角度来对电离层层析方法进行优化。先利用若干试验研究了格网分辨率与层像精度的关系,然后在此结论基础上提出了一种通过降低非感兴趣区域格网分辨率来提高感兴趣区域层像精度的方法。为验证本文方法的可行性,分别开展了两个不同的层析试验。两个试验同时表明:相对于传统的格网划分方法,本文方法在均方根误差、平均绝对误差、68%及95%百分位、标准差等多个精度指标上均具有优势。根据本文试验,利用本文方法均方根误差及平均绝对误差可望分别减少15%至40%。 相似文献
42.
针对基于测高重力异常反演海底地形理论众多、选取标准无法确定的情况,利用中国南海海域内的测高重力异常和船测水深数据研究比较了重力地质法(GGM)和SmithSandwell (SAS)法两种精度高、计算速度相对较快的海底地形反演理论。其中,GGM方法的密度差异常数Δρ由向下延拓技术确定为2.15 g·cm-3,SAS方法采用移去-恢复技术得到反演波段内重力异常和水深数据。结果表明:测线分布条件一定时,水深多在-1 000 m左右或反演区域岛礁、海山等复杂海底地形较多时选取SAS方法,水深主要在-3 000 m以深的区域或海底地形复杂程度不高时选取GGM方法则能获取更好的效果,其效果最优处与船测水深在检核点处的差值最优平均值能达-0.61 m,标准差可达14.67 m。 相似文献
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44.
史料记载1901年4月26日西藏尼木发生M63/4级地震,其发震构造尚未有报道,对其发震构造的厘定有助于理解尼木地堑群的地震复发规律,科学评价周边地区的未来强震危险性.遥感解译与地质调查表明,尼木地堑群内部的庞刚地堑西边界断裂长约30 km,走向近北西—北北西,以彭刚玛曲为界分为南北两段.北段断裂地貌线性特征显著,陡坎... 相似文献
45.
天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500~2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。 相似文献
46.
47.
48.
49.
Because of the intrinsic difficulty in determining distributions for wave periods, previous studies on wave period distribution
models have not taken nonlinearity into account and have not performed well in terms of describing and statistically analyzing
the probability density distribution of ocean waves. In this study, a statistical model of random waves is developed using
Stokes wave theory of water wave dynamics. In addition, a new nonlinear probability distribution function for the wave period
is presented with the parameters of spectral density width and nonlinear wave steepness, which is more reasonable as a physical
mechanism. The magnitude of wave steepness determines the intensity of the nonlinear effect, while the spectral width only
changes the energy distribution. The wave steepness is found to be an important parameter in terms of not only dynamics but
also statistics. The value of wave steepness reflects the degree that the wave period distribution skews from the Cauchy distribution,
and it also describes the variation in the distribution function, which resembles that of the wave surface elevation distribution
and wave height distribution. We found that the distribution curves skew leftward and upward as the wave steepness increases.
The wave period observations for the SZFII-1 buoy, made off the coast of Weihai (37°27.6′ N, 122°15.1′ E), China, are used
to verify the new distribution. The coefficient of the correlation between the new distribution and the buoy data at different
spectral widths (ν=0.3−0.5) is within the range of 0.968 6 to 0.991 7. In addition, the Longuet-Higgins (1975) and Sun (1988)
distributions and the new distribution presented in this work are compared. The validations and comparisons indicate that
the new nonlinear probability density distribution fits the buoy measurements better than the Longuet-Higgins and Sun distributions
do. We believe that adoption of the new wave period distribution would improve traditional statistical wave theory. 相似文献
50.