潮汐性质相似性判断的两个指标及其应用

提出采用时差法的相关系数和最小二乘潮位拟合法的推算中误差,作为潮汐性质相似性强弱判断的两个量化指标。根据实测潮汐数据进行了有关计算,结果表明这两个指标可以用于潮汐性质相似性强弱的快速判断,另外推算中误差还可以用于验潮站潮位数据缺测时推算精度的检验,建议在沿岸海道测量水位改正作业中综合使用。     

部分变量误差模型的极大似然估计

针对变量误差模型系数矩阵含有常数项的情况,部分变量误差模型在平差时只提取系数矩阵中的随机元素进行处理,较大程度的减少了参数估计的个数.为了进一步提高部分变量误差模型的参数估计效率,文中根据极大似然估计原理提出了一种部分变量误差模型的极大似然估计算法,并分析和比较了该算法与文献中几种算法的关系,证明算法之间的等价性.最后...     

First six months quality assessment of HY-2A SCAT wind products using in situ measurements

The first Chinese microwave ocean environment satellite HY-2A, carrying a Ku-band scatteromenter （SCAT）, was successfully launched in August 2011. The first quality assessment of HY-2A SCAT wind products is presented through the comparison of the first 6 months operationally released SCAT products with in situ data. The in situ winds from the National Data Buoy Center （NDBC） buoys, R/V Polarstern, Aurora Australis, Roger Revelle and PY30-1 oil platform, were converted to the 10 m equivalent neutral winds. The temporal and spatial differences between the HY-2A SCAT and the in situ observations were limited to less than 5 min and 12.5 km. For HY-2A SCAT wind speed products, the comparison and analysis using the NDBC buoys yield a bias of-0.49 m/s, a root mean square error （RMSE） of 1.3 m/s and an increase negative bias with increasing wind speed observation above 3 m/s. Although less accurate of HY-2A SCAT wind direction at low winds, the RMSE of 19.19° with a bias of 0.92° is found for wind speeds higher than 3 m/s. These results are found consistent with those from R/Vs and oil platform comparisons. Moreover, the NDBC buoy comparison results also suggest that the accuracy of HY-2A SCAT winds is consistent over the first half year of 2012. The encouraging assessment results over the first 6 months show that wind products from HY-2A SCAT will be useful for scientific community.     

黄河水下三角洲深水区测量误差分析及改正措施

针对黄河水下三角洲深水区地形测量成果出现的不合理现象,对影响测量精度的各种因素进行分析,确定了造成这种现象的两种误差,即测深仪的测深误差,潮汐改正误差,并提出了相应的改正措施。     

缺测潮位补齐方法的比较分析

简要介绍了利用二次抛物线拟合法、自报值循环逼近法和参数法进行缺测潮位数据补齐的原理和适用范围,对实测潮位资料的不连续进行数据补齐。选取4个不同潮汐类型的验潮站(小麦岛、龙口、涠洲、海口),对缺测数据,采用二次抛物线拟合法和自报值循环逼近法进行补齐。选取文登、乳山口、千里岩3个验潮站,对缺测数据采用参数法进行补齐。结果表明,3种方法对于缺测潮位的补齐均具有可靠性和实用性。二次抛物线拟合法和参数法补齐精度较高,自报值循环逼近法和参数法可补齐较长时段的缺测潮位,二次抛物线拟合法和自报值循环逼近法无需临近验潮站同步实测数据。在工程应用中,需根据缺测时段及时长选择合适的方法。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

中国降水观测误差分析及其修正

在1980s 乌鲁木齐河流域进行的降水误差观测试验结果基础上, 依据我国726 个气象站1951~2004 年逐日观测资料, 对降水的动力损失、微量降水以及湿润损失进行系统的修正, 以期获得更准确的长系列降水资料, 为区域乃至全球水热循环过程和水文学研究提供基础资料。修正结果表明, 在大部分地区由风速作用引起的动力损失是主要的误差来源, 但在降水较少的地区湿润和微量降水观测损失也起着重要作用, 全国726 个台站年降水修正量在8~740 mm 之间, 平均约125 mm, 相应的修正幅度在5%~72%, 平均约18%。从时间看, 冬季修正系数大于夏季, 但冬季修正量小于夏季; 从空间分布看, 西北地区年修正量一般小于50 mm, 东南地区大于100 mm, 总修正系数由西北向东南地区减少, 其中西北地区大于30%, 而西南地区小于20%, 这一修正系数高于全球的11%左右的平均修正量。     

散乱数据插值的HASM方法

本文运用高精度曲面建模(HASM)方法,研究了空间散乱数据插值算法,并以陕西咸阳彬县大佛寺煤矿区的实测数据为案例,使用交叉统计检验方法比较分析HASM方法与地理信息系统(GIS)领域中常用传统插值方法的空间插值结果。结果表明,HASM方法具有较高的精度。本文还分析了传统常用插值方法的一些统计结果,得出一些结论,这些结论对于使用常用传统GIS空间插值方法的研究者有很好的参考作用。     

大气掩星反演误差特性初步分析

GPS大气掩星探测技术可以获得全球大气折射率、气压、密度、温度和水汽压等气象参数,该技术基本原理是基于几何光学近似的Abel积分反演.地球扁率、电离层传播时间延迟、大气大尺度水平梯度、多路径传播现象等因素在某些高度范围影响大气反演的精度.本文采用模拟的方法,分析其中地球扁率及电离层对反演结果的影响,并讨论局部圆弧修正及电离层修正的效果.利用CHAMP掩星实测轨道数据和有关电离层和大气经验模式、采用三维射线追踪方法模拟计算几种情形下的GPS掩星观测附加相位数据,对模拟数据进行反演,将反演气象参量剖面与模拟时给定模式剖面进行比较,得到了0～60 km高度范围内的反演误差.误差统计分析结果表明,局部圆弧中心的修正以及电离层修正,对于高精度的GPS掩星反演是非常重要的;电离层修正残差仍是制约30～60 km高度范围内反演精度的重要因素,进一步完善和优化大气掩星反演需要发展新的电离层修正算法.     

基于Monte Carlo方法的由GPS观测计算地应变率的误差分析

在利用GPS观测计算地应变率中,应变率的误差分布在地球动力学研究中非常重要. 为解决这一问题,文中提出基于Monte Carlo技术,利用GPS观测的速度计算地应变率进行误差分析的方法;以青藏高原地区为例,利用带有误差的GPS观测数据进行了大量、独立的应变率重复计算,然后运用统计方法给出了应变率分量及其误差的分布. 结果显示青藏高原的喜马拉雅及中东部地区地应变率的东西向、南北向及剪应变率分量的误差相对较大,但整个青藏高原及附近地区应变率结果稳定可靠;研究结果进一步表明,由GPS观测计算应变率的误差主要决定于GPS观测速度的误差, 在变形小的区域（如中国东部地区）,目前GPS的观测精度还不能完全满足地应变率计算的要求.