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转换系数(K值)是GNSS气象学中影响GNSS可降水量(Precipitable Water Vapor, PWV)反演精度的关键参数之一.针对中国地区缺乏统一的高精度K值模型, 本文选取2018—2019年均匀分布的42个探空站资料, 分析K值与测站经纬度和高程之间的相关性, 利用2018年K值和多元线性拟合法, 分别建立基于测站纬度和年积日的Emardson-I模型和基于测站纬度、高程和年积日的Emardson-H模型, 并用2019年K值作为真值验证以上两模型的K值预报精度.研究结果表明: (1)K值与测站纬度和高程之间呈负相关, 相关系数分别为0.735和0.941, 而与测站经度的相关性较小; (2)Emardson-H模型预报的K值平均绝对误差(MAE)和均方根(RMS)均值分别为0.00150和0.00182, 均优于Emardson-I模型的0.00221和0.00255, 特别在高海拔地区表现更好; (3)基于Emardson-H模型的GNSS-PWV的MAE和RMS均值分别为0.226 mm和0.283 mm, 均优于Emardson-I模型(0.288 mm和0.360 mm), 在低海拔地区精度提高更为显著.因此, Emardson-H模型的精度优于Emardson-I模型, 在中国西部高海拔地区能取得更好的K值预报效果, 但就PWV反演精度而言, 在低海拔地区效果更好.Emardson模型以其无需实测气象参数的特点使其在地基GNSS气象学中具有更好的实时应用前景.
相似文献为了提高AVO(amplitude versus offset)反演结果的精度和横向连续性,本文提出了一种新的AVO反演约束方法,该方法结合贝叶斯原理和卡尔曼滤波算法实现了对反演参数纵向和横向的同时约束.文章首先结合反演参数的纵向贝叶斯先验概率约束和反演参数的横向连续性假设建立了与卡尔曼滤波算法对应的AVO反演系统的数学模型,然后将该数学模型代入卡尔曼滤波算法框架,利用卡尔曼滤波算法实现了双向约束AVO反演.二维模型测试和实际数据测试结果表明,相对于单纯的纵向贝叶斯先验概率约束,双向约束能更准确地刻画参数的横向变化,得到更准确、横向连续性更好的反演结果.
相似文献两极冰盖消融是造成海平面上升的重要原因,作为世界第二大冰盖,格陵兰冰盖消融速度在进入21世纪以后明显加快,引起了广泛关注.本文利用ICESat卫星激光测高数据,探讨了坡度改正的方法,通过改进平差模型解决了病态问题,并采用重复轨道方法计算了2003年9月至2009年10月间格陵兰冰盖的体积和高程变化趋势,对格陵兰冰盖各冰川流域系统的变化情况进行了详细分析.结果表明,格陵兰冰盖在这6年间平均高程变化趋势为-16.79±0.84 cm·a-1,体积变化速率为-301.37±15.16 km3·a-1,体积流失主要发生在冰盖边缘,其中DS1、DS8等流域的体积损失正在加剧,而高程在2000 m以上的冰盖内陆地区表现出高程积聚的状态,但增长速度明显减缓.与现有研究成果的对比表明,算法优化后的本文结果更具可靠性.
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