GPS/GLONASS组合静态相位相对定位算法

论文介绍了GPS/GLONASS组合静态相位相对定位模型,将GLONASS双差观测方程的模糊度参数表示成参考卫星的单差模糊度和双差模糊度参数;用误差分析法证明了单差模糊度按实参数估计不影响基线解算精度,而GLONASS双差模糊度必须按整参数进行解算;用Helmert方差分量估计确定GPS和GLONASS观测值的合理权比。实际观测数据处理结果表明：GPS/GLONASS组合定位较单一系统解算的基线精度均有提高,尤其比GLONASS单系统的解算精度有显著提高,比GPS单系统的精度也有适当提高,其中单历元基线解算精度约提高了10%,当单一系统的可用卫星数少于4颗时,GPS/GLONASS组合定位更具有应用价值。     

重力异常阶方差模型的构建及在扰动场元频谱特征计算中的应用

利用最新的全球引力位模型-EGM2008对经典的重力异常阶方差模型进行了分析比较,分析表明,经典的阶方差模型由于限于当时的观测条件,已经不能准确地描述扰动场元在各个频段的频谱分布。在Moritz阶方差模型基础上,利用EGM2008位模型获得的2160阶阶方差重新构建了新的分段重力异常阶方差模型-TSD模型,该模型与EGM2008位模型计算的阶方差比较其标准差和均值分别为0.25mgal2 、0.0 。利用TSD模型计算了不同频段内大地水准面高、重力异常、扰动重力、垂线偏差四个重力场扰动场元的频谱特征,计算结果表明：扰动场元频谱分布较之传统分析结果有较大的变化,其中重力异常、扰动重力及垂线偏差在中、低频部分的能量有明显的增加而高频及甚高频部分的比重有明显的减少。     

利用小波变换分离俯冲带重力异常

综合应用小波多重分解法和小波多尺度边缘重构方法研究了重力异常的分离,发现该方法可以同时进行纵向和横向影响的有效分离,为复杂地区重力异常的合理分离提供了参考。在模拟实验的基础上,应用该分离方法对琉球俯冲带地区的重力异常进行了分离。在纵向分离中,提出根据重力异常和海底地形的相关性确定合适的分离尺度。在小波多尺度边缘分析中,通过选择合适的尺度范围同样可以达到分离横向重力异常的效果,而且比多尺度边缘重构方法简单。     

具有自适应权比的大地测量联合反演序贯算法及其应用

基于赫尔默特方差分量估计公式,论证了附加权比联合反演目标函数的合理性,提出了联合反演的序贯算法,它继承赫尔默特方差分量估计公式的统计无偏性,可以避免其简化公式造成的方差可能为负的影响。该算法并不需要额外保留各类观测数据反演的历史数据,克服了原公式计算繁琐、占用内存巨大的缺点;而且线性公式利于程序计算。模拟算例联合位移观测数据与重力观测数据反演地下断层进一步说明,结合其他的非线性手段,本公式同样适用于非线性联合反演的解算。     

基于球冠滑动平均的球面重力异常分离方法

将传统直角坐标系中的滑动平均方法(包括圆周法与网格法)运用到球面重力异常分离中。模型实验及实际应用均表明,该方法优于直接截断重力场模型阶次分离异常的方法,能够更好地反映实际地质情况,不仅适用于全球区域也适用于局部区域。     

安徽省国内旅游经济增长与区域差异空间格局演变

以安徽省2000~2010年国内旅游收入为例,从区域的绝对差异、相对差异和区域差异程度等数理特性及区域空间中心、极化格局、地带差异格局和市域间差异的发散与收敛格局这一从整体到局部的空间特征上分析了安徽省国内旅游经济增长过程中区域差异的演变特点。结果显示安徽省国内旅游经济区域绝对差异上升,基本收入相对差距和目标收入相对差距演变态势相反;旅游购物收入对总基尼系数贡献趋大,是今后缩小区域差异的重要对象;合肥、黄山、安庆是安徽国内旅游经济发展的极化中心也是旅游空间中心南移的主要因子;地带空间格局演变分2000~2005年的收敛趋同、2005~2006年的发散分异、2006~2010年的收敛趋同3个阶段;市域间差异分析表明淮北、宿州、淮南、阜阳、蚌埠、六安、马鞍山7城市呈向下发散,是现阶段国内旅游经济发展较弱的城市,有待扩大旅游规模。     

USCRN气候基准站网布局理论在我国的应用

基于美国气候基准站网 (USCRN,US Climate Reference Network) 的均匀正三角网格布局模式,以站网对我国平均降水量和气温的方差解释量分别能够达到95%和98%为标准,利用我国2416个观测站的降水量和气温数据研究了我国气候观测站网的布局设计,得到能反映我国整体气候特征的站网最少台站数。结果表明:为显著减少全国尺度上的气候不确定性,需要新建边长为3°纬距的正三角均匀网格 (103个站点) 站网,并在全国范围内开展站址考察、总结评估和运行检验工作,才能得到新的气候基准站网;在已有气候观测系统基础上改进完善而不新建系统,则改进的气候基准站网为最接近边长为2°纬距的正三角网格分布 (229个站点),其中199个预期位置或其附近已建有观测站点,没有对应实际站点的30个预期位置主要分布在青藏高原西南大部,这些地区将是未来建站的重点。     

非线性模型中方差和协方差分量的估计

采用差分代替微分的方法,并将非线性模型的似然函数分解为函数模型生成的似然函数和正交补似然函数(也是边缘似然函数)的乘积,由正交补似然函数得到非线性模型中严格的和简化的方差和协方差分量估计的迭代公式.很多学者提出的线性模型中方差和协方差分量估计的迭代公式都是本文的特殊情况.     

Real time earthquake forecasting in Italy

We have applied an earthquake clustering epidemic model to real time data at the Italian Earthquake Data Center operated by the Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) for short-term forecasting of moderate and large earthquakes in Italy. In this epidemic-type model every earthquake is regarded, at the same time, as being triggered by previous events and triggering following earthquakes. The model uses earthquake data only, with no explicit use of tectonic, geologic, or geodetic information. The forecasts are displayed as time-dependent maps showing both the expected rate density of M_l ≥ 4.0 earthquakes and the probability of ground shaking exceeding Modified Mercalli Intensity VI (PGA ≥ 0.01 g) in an area of 100 × 100 km² around the zone of maximum expected rate density in the following 24 h. For testing purposes, the overall probability of occurrence of an M_l ≥ 4.5 earthquake in the same area of 100 × 100 km² is also estimated. The whole procedure is tested in real time, for internal use only, at the INGV Earthquake Data Center.Forecast verification procedures have been carried out in forward-retrospective way on the 2006–2007 INGV data set, making use of statistical tools as the Relative Operating Characteristics (ROC) diagrams. These procedures show that the clustering epidemic model performs up to several hundred times better than a simple random forecasting hypothesis. The seismic hazard modeling approach so developed, after a suitable period of testing and refinement, is expected to provide a useful contribution to real time earthquake hazard assessment, even with a possible practical application for decision making and public information.