从平衡-封闭-静态转向非平衡-开放-动力学研究-热液矿床成因的若干新概念概述

热液金属矿床成因研究过程中,观测与实验始终是密切结合的。上世纪70年代,平衡热力学的实验数据的快速积累,使人们用热力学理论计算可以预测和反演矿石和岩石的成因。但是,没有矿物-水溶液的反应速率数据,又没有与流体力学的结合,搞清楚矿石成因是困难的。七、八十年代,开始研究矿物与水溶液的反应动力学实验。科学家们开始瞄准了从平衡-封闭-静态转向非平衡-开放-动力学研究的这个大方向。1992年我们建立地球化学动力学开放研究实验室。研究高温高压矿物与水反应速率,发现固液的开放体系的自组织现象。实验发现温度影响矿物的各个元素反应速率改变,发现在跨越水临界态时矿物与水反应速率涨落、在近临界的气-液两相不混溶区一些金属进入气相、超临界流体的氧化作用及特别的溶剂性能影响矿物溶解性质。实验证实:临界态区流体与矿石成因有关。水岩相互作用的反应动力学实验温度从低温到550度,揭示矿石的金属来源、迁移、金属与蚀变分带机制。一大批大于300度的矿物与水反应动力学实验在国际界是少有报道的。九十年代,超高压的科学发展,与同步辐射光源的技术进步的结合,使固体地球科学又迈向了地球深内部。我们发展了高温高压流体性质的原位直测(测量850℃水溶液)红外谱,发现深部流体的新性质:气液两相流体的新结构,在临界温度区(300~400℃),水分子氢键网络的破坏受压力影响不大(23MPa~3GPa),同时,出现水的高电导率。研发新仪器为开放-流动-非平衡的反应动力学实验与极端条件下物质性质的直接观测结合,在科学前沿领域开辟了创新道路。     

机动期间的GEO卫星钟差确定方法

分析了多种精密卫星钟差的插值方法,构建了GEO卫星机动模型,并结合插值方法,确定机动期间的GEO卫星钟差,并将结果与i GMAS最终产品进行了比较和分析。结果表明,三次样条插值是用于确定机动期间的GEO卫星钟差的最优方法,其结果精度可达0.01~0.38 ns。     

部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计

部分变量误差模型(partial EIV model)的加权整体最小二乘(weighted total least-squares,WTLS)估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在观测值和系数矩阵中,本文在提出部分变量误差模型WTLS估计的两步迭代解法的基础上,运用抗差M估计的等价权方法,发展了一种整体抗差最小二乘(TRLS)估计方法,并采用一致最大功效统计量确定降权因子。针对WTLS估计两步迭代解法的特点,设计了两个不同的降权方案:第1个方案是在估计系数矩阵元素时,不对观测值降权,仅对系数矩阵降权;第2个方案是在估计系数矩阵元素时,既对系数矩阵降权,同时也对观测值降权。通过对模拟2D仿射变换和线性拟合实例进行计算和分析,结果表明第1方案优于第2方案,并且优于基于残差和验后单位权方差的抗差估计和现有的变量误差模型抗差估计。     

一种精确估计区域北斗接收机硬件延迟的方法

提出了一种精确估计区域北斗接收机硬件延迟(DCB)的方法。该方法不需要传统复杂的电离层模型,在已知一个参考站接收机硬件延迟的条件下,利用正常情况下电离层延迟量和卫星-接收机几何距离强相关这一特点,采用站间单差法来精确估计区域内BDS接收机的硬件延迟。试验结果表明,该方法单站估计的单站北斗接收机连续30d的硬件延迟RMS在0.3ns左右。通过GEO卫星双频观测值扣除已知卫星DCB和本文方法估计的接收机DCB,计算对应穿刺点一天的VTEC并和GIM格网内插结果并进行比对分析,二者大小和变化趋势均符合较好,进一步验证了本文提出的方法具有可靠性。     

以SRTM-DEM为控制的光学卫星遥感立体影像正射纠正

针对全球测图缺少统一的控制基准的问题,提出了利用SRTM-DEM作为控制基准,对光学卫星遥感影像进行正射纠正的方法。首先,对光学卫星影像构建的立体影像对进行自由网平差并制作DEM;然后,以SRTM-DEM作为控制,将DEM作为单元模型,进行独立模型法DEM区域网平差,获得单元模型的定向参数;最后,改正立体影像的成像几何模型参数,进行正射纠正。选取湖北咸宁和江西某地两个测区的资源三号数据进行试验,试验结果表明,资源三号正视全色影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素。     

顾及周期项误差和起点偏差修正的北斗卫星钟差预报

根据北斗卫星导航系统星载原子钟自身的物理特性,采用武汉大学IGS数据中心发布的2016年1月1日至2016年11月1日共306天的事后钟差产品进行谱分析。分析结果表明:北斗卫星导航系统的3类卫星钟都存在一定的周期特性;其中GEO和IGSO卫星钟的主周期相对较为明显;GEO卫星钟的主周期依次为12、24、8和6h;IGSO的主周期为24、12、8和6h;而MEO的3个主周期为12.9、6.4和24h。依据各类原子钟的周期特性,同时对各天之间钟差的起始点偏差进行修正,并利用修正模型对北斗卫星钟差进行预报和精度分析。试验结果表明,改进的预报模型能显著提升北斗卫星的钟差预报精度,北斗卫星钟差24h、12h、6h的平均预报精度分别能达到6.55ns、3.17ns和1.76ns。     

基于有理多项式模型的GF4卫星区域影像平差处理方法及精度验证

分析了我国首颗静止轨道光学遥感卫星高分四号(GF4)特有的区域成像模式的几何特性,基于静止轨道成像基高比较小的几何特性提出一种利用平均高程面的区域网平差方法。该方法针对GF4卫星影像构建了基于有理多项式模型RFM的区域网平差模型,并在无控制条件下,对GF4卫星区域影像进行区域网平差处理,解决了GF4号区域影像由于定轨误差、定姿误差、大气折光以及镜头畸变等因素导致的拼接精度较低的问题。最后,通过两组真实数据试验对本文方法的精度及有效性进行了验证,同时分析了采用不同的误差补偿模型对于平差结果精度的影响。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

总体最小二乘法在相机标定中的应用

对比总体最小二乘方法与最小二乘方法在相机标定中的适用性及优越性。在相机标定中,由于像点坐标和对应的地面点坐标均存在误差,因此采用总体最小二乘方法对误差方程中的系数矩阵及观测向量同时改正,能够建立更加合理的计算模型。文中以相机标定两步法为例,通过实例解算,证明利用总体最小二乘法能够得到精度更高的相机标定参数解。     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。