利用Bernese解算地基GPS天顶总延迟

主要介绍利用Bernese软件解算天顶总延迟的方法,及遇到的一系列问题和解决方法,意在为以后更加深入研究GPS数据反演大气可降雨量做准备。通过对拉萨站、上海站、台湾站、长春站4个IGS测站天顶总延迟的数据对比,相同时期不同地区天顶总延迟存在较大差异,在相同地区不同时间天顶总延迟也有所不同。      

利用CORS的3DSurs系统高精度定位技术研究

针对3DSurs系统在城市空间数据采集与定位过程中利用静态相对定位模式时存在的基准站设置、距离限制等局限性,提出了利用CORS的3DSurs系统高精度定位技术方案。首先,进行流动站(3DSurs)的坐标概略计算;然后,解算流动站的综合误差改正值;最后,进行流动站的精确坐标计算。以青岛CORS为例,分析了3DSurs系统的高精度定位结果。结果表明,基于CORS的3DSurs高精度定位点位精度优于10cm,能够满足城市空间数据采集与定位精度的要求。     

GPS变形监测平差计算及不确定度分析

全球定位系统（GPS）是一种全天候、高精度的连续定位系统,它以速度快、方法灵活多样、操作简便等优势被广泛应用于工程测量和变形监测中。结合水厂铁矿GPS边坡变形监测实例,对GPS监测网的星历预报、基线向量平差计算、网平差计算、结果及残差不确定度进行了细致分析研究,以验证GPS技术在边坡变形监测中的可靠性和精度。     

使用GPS系统进行我矿验收测量的探讨

介绍了GPS全球卫星定位系统及其在测绘领域的应用,即将传统的测量方法与GPS系统在验收测量工作中进行了实践和探讨,并通过实践达到预期效果。     

梅雨锋暴雨研究中的四维变分同化试验

作者利用PSU/NCAR的MM5数值预报模式及其伴随模式, 以中国1999年6月23日～24日的一次梅雨锋暴雨过程为个例, 根据气象要素与同化窗口之间的配置差异, 作了3组变分同化试验.试验结果表明: 4DVAR方法在提高梅雨锋暴雨的数值预报水平上具有重要的作用.     

复杂地形下地面观测资料同化II. 模式地形与观测站地形高度差异代表性误差

第I部分研究结果(徐枝芳等,2007)表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响。此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析,考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响,提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题。研究结果表明:地面资料同化分析时,在其观测误差中加入一项新的误差——地形代表性误差,能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题;地面资料参与同化分析,在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时,地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小,同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场,使得低层分析更接近真实场,且地面资料利用率更高,24小时降水数值预报(模拟)的效果较好。     

影响北京地区的沙尘暴

利用1971－1996年的地面气象月报和地面天气图资料，借助地理信息系统，逐次分析了影响北京地区沙尘暴天气过程的演变规律，确定了影响北京地区沙尘暴天气过程的移动路径和源地。结果表明：北京地区沙尘暴主要发生在春季和初夏，以4月为最多。根据沙尘暴的起源，可将影响北京的沙尘暴天气过程分为外源型和内源型两类。沙尘暴的移动路径主要包括北路和西路两条。外源型沙尘暴的入侵地点集中在：1）内蒙古乌兰察布盟和锡林郭勒盟西部的二连浩特市、阿巴嘎旗；2）哈密市以东至内蒙古阿拉善盟的中蒙边境。内源型沙尘暴的起源地主要集中在腾格里沙漠及其周边地区。     

风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验Ⅰ.不考虑模式误差的情形

本文在假定模式无偏差的情况下,利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验,检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果,并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明,集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化;40个集合成员以及6km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关,同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点;利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果;背景场扰动方法能够提高样本的离散度;只同化反射率的同化试验表明,反射率的同化效果较明显,也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用;增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。     

采用卫星高度计资料分析南海风、浪的月平均特征

在分析1987—1988年两年间Geosat卫星高度计遥感资料的基础上,给出了南海海面月平均风速和月平均有效波高的分布,以及沿南海NE－SW向的风、浪年变化特征;并与船舶报资料作了对比分析,其结果显示该高度计遥感资料与常规资料（船舶报资料）基本一致。     

AEKF在星敏感器低频误差补偿中的应用

高分辨率对地观测卫星需要精确的姿态信息来满足后续对地定位等工作,因此姿态确定精度十分重要。星敏感器的低频误差是影响卫星姿态确定精度的重要因素之一,主要是由空间周期性的热环境变化引起的。为进一步提高卫星姿态确定精度,对星敏感器的低频误差产生机理即星敏感器主光轴做周期性扰动进行了分析,设计了星敏感器低频误差补偿方案,建立了考虑星敏感器低频误差在内的组合定姿模型,利用拓维卡尔曼滤波(AEKF)对低频误差进行补偿,并引入RTS平滑滤波进一步提高姿态确定精度。仿真实验表明,设计的星敏感器低频误差补偿方案能有效对其进行补偿,提高卫星姿态确定精度。