中尺度数值模式中湿过程参数化的敏感性试验

本文利用一个三维中尺度模式，分别采用两种不同的湿过程处理方案ＦＰＡ和ＮＣＡ模拟同一个洋面冷锋个例，以考察模拟结果对湿过程参数化方案的敏感性。两种方案的区别在于前一种使用了次网格湿对流参数化而后者没有。通过比较分别使用ＦＰＡ和ＮＣＡ方案所进行的模拟ＦＰＳ和ＮＣＳ，发现冷锋结构在两者间出现较大差异。从８５０ hPa等压面|Δθe|等值线图所显示的结构看，ＮＣＳ中冷锋呈现为一长一短两条锋带，而ＦＰＳ中冷锋仅呈现为一条锋带。在相应的冷锋横向垂直剖面中，ＮＣＳ中存在两个相邻的锋面垂直环流，而ＦＰＳ中只有一个。另外，ＮＣＳ中对流不稳定的冷锋区出现垂直运动过分发展的现象，而ＦＰＳ中不存在这个问题。通过与卫星云图比较，我们注意到，ＮＣＳ中尽管出现了垂直运动过分发展的现象，但相对于ＦＰＳ而言，其模拟的冷锋结构与实际较为接近，成功地模拟出云图上显示的双冷锋结构。ＮＣＳ中垂直运动过分发展的一个重要原因是模式中采用的静力平衡近似。ＦＰＳ中次网格对流参数化方案的使用，通过减少甚至消除对流不稳定度，一方面使垂直运动的过分发展倾向受到约束，另一方面也可能使在对流不稳定层结下的锋区环境中本应出现的中尺度结构失去了形成的机会。     

基于卡尔曼滤波的时间序列影像背景估计

文章将卡尔曼滤波理论应用于时间序列影像的背景估计,引入衰减记忆因子解决滤波的发散问题,最终实现了对背景信号的估计。     

浅谈全国第二次土地调查项目的几个关键环节

介绍了全国第二次土地调查项目中调绘底图生产、土地调查、田坎系数测定、农村宅基地调查等关键环节,结合实际生产,分析了各环节的重要性及实施情况。     

Helmert方差分量估计在GPS/GLONASS/BDS组合定位权比确定中的应用

因GNSS系统间观测噪声、轨道精度的差异,采用经验权比进行组合定位难以得到最优结果。基于此,在GPS/GLONASS/BDS组合定位中引入Helmert方差分量估计,对GPS/GLONASS/BDS组合单点定位和基线解算中各系统观测值进行合理定权。实验表明,采用该方法确定的伪距观测值最佳权比为5∶1∶1,相位观测值最佳权比为1∶1∶1,有效提高了GPS/GLONASS/BDS组合定位的精度和可靠性。     

基于SVD和BRD的二维核磁共振测井正则化反演算法研究

二维核磁共振能从"弛豫-扩散"两个维度上展现流体性质,在识别稠油储层方面具有理论优势,是当前核磁共振测井技术的研究热点.本文深入研究二维核磁共振测井原理,系统分析CPMG-DE脉冲序列测量扩散系数与弛豫时间的方法,结合核磁共振二维谱数理模型,提出一种基于SVD和BRD的正则化反演算法.该算法通过SVD压缩数据,采用带非负约束的Tikhonov正则化方法求解流体"弛豫-扩散"分布,并基于BRD算法迭代确定最佳正则化因子.模拟实验与数值分析表明,该算法无需先验信息、运算效率高、相对误差小,在原始数据信噪比低至50时,仍可有效获取流体(T2,D)二维分布.在二维核磁共振测井数据实时解释应用中,该方法较传统反演算法(如TSVD)具有较大优势.同时,在自主研发的核磁共振测井仪测量CuSO4溶液(T2,D)分布的实验显示,本文设计算法对弛豫时间和扩散系数的反演误差分别仅为2%和4%,较TSVD算法有较大改善.     

最小二乘配置模型在 GPS 高程拟合中的应用

经典的平差函数模型中只含有无先验统计信息的非随机参数,而针对附有随机参数的平差问题具有很大的局限性,为此在GPS高程拟合中,本文用最小二乘配置模型解决了这一问题,并且通过实际算例,设计两种最小二乘配置拟合方案与二次曲面拟合法进行了比较,结果表明,最小二乘配置拟合残差较小,外符合精度较高,高程拟合效果更好。     

反射波法基桩完整性检测中的一种信号处理方法

以纵向瞬态激振条件下桩的振动响应和桩中应力波传播理论为基础，利用二次快速傅立叶变换，将桩顶实测速度响应时程曲线的速度谱变换回时间域，得到速度反射因子，用以确定与桩身阻抗变化相关的主要频率成份，从而达到对桩身完整性进行快速而准确诊断的目的。应用分析表明，该方法简便可靠，特别适用于多重缺陷桩的检测。     

污染分布下的Lp估计抗差测度

观测数据中含有粗差或异常值扰动的误差分布可视为污染分布。根据M估计理论,导出了Lp估计的影响函数,分析了Lp估计的抗差能力,并用效率来测度估计的优劣、综合抗差能力和效率,指出观测数据中含有粗差的扰动,应用p为[1．2．1．5]的Lp估计来进行处理。     

海洋二号微波散射计极地海冰识别算法研究

An Antarctic sea ice identification algorithm on the HY-2A scatterometer(HSCAT) employs backscattering coefficient(σ0) and active polarization ratio(APR) for a preliminary sea ice identification.Then standard deviation(STD) filtering and space filtering are carried out.Finally,it is used to identify sea ice.A process uses a σ0,STD threshold and an APR as sea ice indicators.The sea ice identification results are verified using the sea ice distribution data of the ASMR2 released by the National Snow and Ice Data Center as a reference.The results show very good consistence of sea ice development trends,seasonal changes,area distribution,and sea ice edge distribution of the sea ice identification results obtained by this algorithm relative to the ASMR2 sea ice results.The accuracy of a sea ice coverage is 90.8% versus the ASMR2 sea ice results.This indicates that this algorithm is reliable.