GNSS CV精密时间服务系统的可靠性改进

为了提高中国科学院国家授时中心基于GNSS CV精密时间服务系统的可靠性,提出并采用了主备服务器双机热备的技术方案.阐述了服务器主从模式双机热备的工作模式,包括主、备服务器间的数据备份、服务器运行状态的检测和切换.根据系统中数据类型和备份要求的不同,采用了相应的备份策略和备份程序实现主备服务器间数据备份;设计了主备服务器的运行状态检测和切换控制流程.测试表明,采用服务器双机热备技术显著提高了GNSS CV精密时间服务系统的可靠性.     

基于ARMA模型的广元市中区经济增长预测分析

利用广元市市中区1978年到2004年GDP数据,构建了广元市市中区时间序列趋势的ARMA模型.在此基础上,对广元市市中区2006年到2010年未来5年内的GDP进行了预测,并针对该区"十一五"规划的各项目标任务提出了一些对策建议,为广元市市中区未来的发展提供参考依据.     

说明

中国科学院国家授时中心承担国家的授时任务,保持着我国高精度的原子时基准,负责目前由国家授时中心(NTSC)、上海天文台(SO)、北京天文台(BAO)、测量与地球物理研究所武昌时辰站(WTO)和北京无线电计量测试研究所(BIRM)共同组成的我国综合原子时TA(JATC)的归算工作,通过专用长、短波授时台发播我国的标准时间与标准频率信号,并通过本刊向用户提供广泛的授时业务信息。     

说明

中国科学院国家授时中心承担国家的授时任务,保持着我国高精度的原子时基准,负责目前由国家授时中心(NTSC)、上海天文台(SO)、北京天文台(BAO)、测量与地球物理研究所武昌时辰站(WTO)和北京无线电计量测试研究所(BIRM)共同组成的我国综合原子时TA(JATC)的归算     

基于多元时间序列的Kn近邻预测模型

提出了一种基于多元时间序列的Ｋｎ近邻短期气候预测模型。该模型既保留了Ｋｎ近邻算法的优良特性,同时又考虑了气候系统有关状态量之间的物理关系和动力行为特性。用该模型对云南各区域的平均月雨量距平值进行预测试验,其对云南１９９１年５月～１９９８年６月的月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率为６３．５％,对云南１９９１～１９９８年的５月雨量距平值预测检验的距平符号相关准确率则可达到７０．０％。该模型的建立具有一定的实际业务应用价值。     

Modeling of spatial distributions of farmland density and its temporal change using geographically weighted regression model

This study used spatial autoregression（SAR） model and geographically weighted regression（GWR） model to model the spatial patterns of farmland density and its temporal change in Gucheng County,Hubei Province,China in 1999 and 2009,and discussed the difference between global and local spatial autocorrelations in terms of spatial heterogeneity and non-stationarity. Results showed that strong spatial positive correlations existed in the spatial distributions of farmland density,its temporal change and the driving factors,and the coefficients of spatial autocorrelations decreased as the spatial lag distance increased. SAR models revealed the global spatial relations between dependent and independent variables,while the GWR model showed the spatially varying fitting degree and local weighting coefficients of driving factors and farmland indices（i.e.,farmland density and temporal change）. The GWR model has smooth process when constructing the farmland spatial model. The coefficients of GWR model can show the accurate influence degrees of different driving factors on the farmland at different geographical locations. The performance indices of GWR model showed that GWR model produced more accurate simulation results than other models at different times,and the improvement precision of GWR model was obvious. The global and local farmland models used in this study showed different characteristics in the spatial distributions of farmland indices at different scales,which may provide the theoretical basis for farmland protection from the influence of different driving factors.     

gPhone重力仪数据采集系统性能的改进

对gPhone重力仪数据采集系统的性能做出改进,使得数据采集与数据产生的时间差缩小到1秒以内.