基于非等间隔GM(1,1)模型的沉降预测

使用非等间距GM(1,1)模型、基于线性内插和基于神经网络的GM(1,1)模型对某建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并将建模过程在Matlab中用程序语言进行描述。依据预测结果对3种方法的优缺点进行说明,对于实际工程的数据处理方法选取有一定的指导意义。     

ALOS PALSAR全极化图像分类研究

极化干涉相干矩阵服从复Wishart分布,通过对相关系数的分析可以获得不同的地物类别。在总结极化干涉非监督Wishart ML分类流程的基础上,基于该方法对塔河地区全极化PALSAR数据进行了分类,研究结果表明:基于极化干涉的分类方法能够有效区分不同散射机制对应的地物,该分类方法具有较强的适应性,并且类间边界比较明显,这些分类信息为森林资源的开发和利用提供了参考。     

一种用于长距离网络RTK基准站模糊度固定的非组合方法

基准站模糊度固定是网络RTK系统初始化的前提条件。文中使用非组合方法来固定基准站间模糊度。该方法相对于传统组合方法而言具有以下3个优点:1)基于非组合观测值,避免了观测噪声的放大;2)将L2模糊度变换为L1与宽巷模糊度WL(Wide-Lane)模糊度的差值,同步求解WL和L1模糊度浮点解,简化了计算过程;3)WL模糊度由平差得到,部分模糊度固定后,加快了其他WL模糊度的固定速度。实验结果表明,非组合方法相对于传统方法而言,WL模糊度固定速度提高了24.5%;L1模糊度固定正确率提高了7.9%。可以认为,在网络RTK初始化方面,非组合方法要优于传统方法。     

GLONASS/BDS单历元单频RTK定位研究

天空中导航卫星的可见数不断增加对整周模糊度的解算带来了有利的影响,极大改善了GNSS单历元单频RTK定位的精度和可靠性。针对GLONASS/BDS组合定位时的时空基准统一问题进行了分析;并针对GLONASS信号频分多址的特点,对GLONASS/BDS单历元单频RTK定位的数学模型进行了研究;最后通过实测数据对模型可行性进行了验证。结果表明,GLONASS/BDS单历元单频RTK定位是可行的,并且在北向上的定位精度要优于BDS单历元双频RTK定位。     

基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原

实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。     

G.国际原子时和本地原子时之差

<正>~~     

1960～2018年中国高温热浪的线性趋势分析方法与变化趋势

高温热浪直接影响人体健康和作物生长。研究全球变暖背景下我国高温热浪发生率的趋势是气候变化研究的基本问题之一,可为人们的生产生活等提供重要的科学信息。目前对于高温热浪趋势的研究大都使用最小二乘（Ordinary Least Squares,OLS）方法估计趋势,结合学生t检验判断趋势的统计显著性。本文审视了以往常用方法在研究我国高温热浪发生率的线性趋势时的适用性。首先,以2018年东北局部地区因当年高温日数异常多而形成离群值的例子展开,说明OLS方法估计趋势时对离群值非常敏感,造成虚假趋势。进一步,通过正态分布检验和自相关计算,发现1960~2018年中国至少有91.14%站点、90.06%格点的高温日数和92.18%站点、87.74%格点的热浪次数的序列不服从正态分布,而且多数存在自相关。采用一种不易受离群值影响并考虑自相关的非参数方法,本文对1960～2018年中国站点和格点、4个典型区域以及全国平均的高温日数和热浪次数的线性趋势做出了更为准确的估计。研究发现,高温日数显著增多的站点主要出现在华南和西北地区,热浪次数呈显著增多趋势的站点目前几乎仅限于华南地区和新疆的个别站点;区域平均而言,仅有华南区域和西北区域的高温日数和热浪次数是显著增多的,华北区域和东北区域趋势并不显著;全国平均的高温日数和热浪次数都是显著增多的。本文对高温热浪的趋势及其显著性估计、统计预测的方法选择上有重要参考价值。     

敦煌致洪暴雨的广义湿位涡分析

利用高空、地面定时观测资料、区域站降水资料、FY-2E红外云图和NCEP 1°×1°再分析资料,对2011年6月15-16日甘肃敦煌、阿克塞和肃北的一次历史罕见暴雨天气过程的影响系统、水汽条件、广义湿位涡及其倾向变化进行了分析.结果表明,这次暴雨是中高纬天气系统与低纬天气系统相互作用的结果.暴雨水汽来源于700 hPa新疆东部偏西气流输送和600 hPa附近河西走廊西部偏东气流输送.广义湿位涡正异常主要集中在850～750 hPa广义位温线密集区,这与实际大气水汽主要集中在低层是一致的,在一定程度上反映出暴雨期的水汽分布和水汽集中特征.800 hPa上广义湿位涡的正异常区基本与暴雨区一致,与湿位涡相比,广义湿位涡能更好地诊断出这次暴雨落区.广义湿位涡正异常大值区出现在绝对涡度异常大值区与大的相对湿度梯度相重叠的区域.单点广义湿位涡倾向异常值的负正、正负转换及峰值变化与降水开始、结束和雨强变化相一致.广义湿位涡除了可作为一个分析暴雨系统发生、发展的动力变量外,还可体现出暴雨时期高水汽集中的特点,在暴雨分析中有一定的优势.     

Nonstationary time series prediction by incorporating external forces

Almost all climate time series have some degree of nonstationarity due to external forces of the observed system. Therefore, these external forces should be taken into account when reconstructing the climate dy- namics. This paper presents a novel technique in predicting nonstationary time series. The main difference of this new technique from some previous methods is that it incorporates the driving forces in the pre- diction model. To appraise its effectiveness, three prediction experiments were carried out using the data generated from some known classical dynamical models and a climate model with multiple external forces. Experimental results indicate that this technique is able to improve the prediction skill effectively.     

基于Voronoi图的强降水过程空间非均匀性定量表征方法

利用Voronoi\\Delaunay图模型影响范围和局部动态的特性,提出一种基于动态边界定量提取强降水过程空间非均匀分布特征的新方法,根据1959—2002年中国740站逐日降水资料,构建5日、10日两种时间尺度区域持续性年极端强降水过程序列,用以检验该方法的应用效果,并应用该方法分析了5日(10日)区域持续性年极端强降水过程空间非均匀分布特征及其演变规律。结果表明：与传统的数量统计方法和区域插值方法相比,该方法在强降水空间分布中心、过程内不同强度降水覆盖区域、降水集中区等的定量度量方面具有更高的分辨力和较好实际应用价值;气候趋势分析中在1959—2002年间,5日区域持续性年极端强降水过程出现日期有明显提前趋势。