COMPASS与其他GNSS组合导航完好性分析

GNSS用于民用航空导航必须满足完好性要求,而完好性监测主要通过接收机自主完好性监测和基于增强系统的GNSS完好性通道两种手段实现．北斗卫星导航系统（COMPASS）的快速发展将显著改善卫星几何观测结构,此外,GNSS多频信号可以消除一阶电离层延迟的影响,从而改善RAIM的可用性,使得利用RAIM提供全球范围内无缝的航空进近的完好性服务成为可能．利用仿真数据分析了COMPASS对RAIM可用性的贡献;分析了COMPASS单系统及与其他卫星导航系统组合用于民用航空导航时,利用RAIM能够满足航空进近哪些阶段的完好性需求;探讨了COMPASS用户测距精度对其完好性性能的影响．     

2015年全球镁合金市场规模将达600万吨

镁合金是以镁为基加入其他元素组成的合金。其特点是:密度小,比强度高,比弹性模量大,散热好,消震性好,承受冲击载荷能力比铝合金大,耐有机物和碱的腐蚀性能好。目前使用最广的是镁铝合金,其次是镁锰合金和镁锌锆合金。由于镁合金是实用金属中最轻的金属,广泛应用于汽车、医药、航空航天、化工等工业领域。     

提高金刚石钻头（扩孔器）使用寿命的有效途径

在普通金刚石钻进尤其是绳索取芯钻进中,金刚石钻头（扩孔器）的使用寿命直接影响金刚石钻进工艺的技术水平。本文笔者根据多年的施工经验,针对以往金刚石钻进中存在的问题,提出了避免或减少金刚石钻头（扩孔器）的非正常磨损、提高使用寿命的有效途径。     

Hi-net速度微分与KiK-net 加速度对比研究

首先介绍了日本防灾科学技术研究所Hi-net和KiK-net台网布设情况和数据格式, 然后利用Hi-net和KiK-net共同记录到的282次M_j≥5.0、 震源深度≤100 km的地震, 分析了Hi-net速度微分与KiK-net加速度对数峰值比、 对数反应谱比的分布特征及其随震级、 距离的变化关系, 讨论了速度微分结果在幅值和频谱两方面的不确定性. 结果表明, 数字型速度记录微分与观测加速度无论是峰值还是频谱均存在一定差异, 不能将其直接用作加速度. 考虑到对数峰值比和对数反应谱比在不同震级档、 距离档存在一定规律, 因此对速度微分结果的峰值和特定周期的反应谱除以一定的系数, 可以降低数字型速度记录数值微分造成的不确定性. 另外, 也可采用概率的形式描述这种不确定性.      

非等间距无偏GM（1,1）模型在建筑沉降预测中的应用

将非等间距数列转化为等间距数列,并建立无偏GM（1,1）模型.通过对非等间距数列的处理,得到适合GM（1,1）建模的等时距数列,并在GM（1,1）模型的基础上,给出非等间距无偏GM（1,1）建模的具体步骤.从理论上证明无偏GM（1,1）能消除GM（1,1）模型的固有偏差,拓宽GM（1,1）的使用范围.最后将模型应用于实际建筑沉降预测中,研究结果表明非等间距无偏（1,1）模型精度高、实用性强.     

北斗与GPS数据质量对比分析

利用空旷环境和树林环境下实测北斗和GPS观测数据,从多路径效应、周跳、数据采集率、载噪比这四个方面进行数据质量分析.通过分析发现:在树林环境采集的北斗和GPS数据均要比空旷环境采集的数据质量差,北斗的观测数据质量在树林环境下要好于GPS.     

切比雪夫多项式拟合卫星轨道与钟差的精度分析

利用切比雪夫多项式拟合卫星轨道,用经验统计法确定轨道不同弧段数据的满足精度要求的拟合阶数区间,发现非最佳拟合阶数会引入较大的拟合噪声,因此在精密计算时应选择最佳拟合阶数。本文用此多项式拟合卫星钟差,能达到内插钟差同等的精度,而且与拉格朗日滑动内插相比,拟合残差序列分布更好,计算效率更高;提出利用残差自相关进行精度评定的方法,当精度变化微小时相比一般的精度评定方法具有明显优势。     

基于S波段双极化雷达的变分法的定量降水估计算法

基于比差分传播相移(K_DP)的降水估计算法R(K_DP)相较于传统基于水平反射率因子(Z_H)的算法R(Z_H)的表现更优。在雷达实际运行中,由于随机误差和后向散射相位(backscattering phase)的影响,可能出现负的K_DP。运用一种基于变分的雷达定量降水估计混合算法(V-RQPE)。该算法用变分拟合方法重构差分相位(Φ_DP),用一种新的稳健的边界条件求解方法,在消除随机误差的同时获得非负的K_DP,进而进行降水估计。随后我们使用2017年5月7日广州S波段雷达的回波数据和地面雨量站观测数据进行验证,同时使用了六种不同的算法进行对比,结果显示,在1小时累计降水估计中,V-RQPE表现最好,在24小时累计降水估计中,V-RQPE和基于变分拟合的K_DP的降水估计算法(R-VKDP)表现最好,实验结果表明变分拟合方法对雷达降水估计能力有显著提升。      

基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力

慢特征分析（SFA）方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温（LSAT）的慢变外强迫信息,研究全球LSAT慢变驱动力的空间结构特征及低频变率的主要驱动因子。SFA方法提取的LSAT慢变驱动力与历史时期全球辐射强迫（GRF）和全球海表温度（SST）的主模态（大西洋多年代际振荡AMO、热带太平洋ENSO变率和太平洋年代际振荡PDO）有显著的相关关系,表明全球大部分地区LSAT的变率受到GRF和三个SST模态的显著影响。GRF对LSAT变率的影响有全球一致性的特征,而三个SST模态对LSAT变率的影响则呈现出明显的区域特点。此外,由于SFA方法可以有效降低原始LSAT序列中随机噪声的干扰,GRF和SST模态对LSAT变率的解释方差显著提高,进一步表明GRF和SST模态是全球LSAT低频变率主要的驱动因子。最后,利用历史海温驱动AGCM试验（即AMIP试验）的结果,验证了三个SST模态对区域LSAT变率的显著影响。     

华东区域中尺度集合预报系统的改进及2020年梅雨期降水试验

考虑区域模式预报中不确定性的各种来源,分别引入初始场误差、侧边界误差和模式误差构建新一代华东区域中尺度集合预报系统,并对2020年梅雨期降水开展为期一个月的集合预报试验。通过不同时空尺度典型个例的分析可以看出,所选取的随机物理倾向扰动方案中的参数具备一定的通用性,且在参数调优中加强随机过程的影响,系统中低层的风场和湿度场有明显的反馈,集合系统的离散度得到较大改善,对预报的影响大小依次为:格点方差、随机扰动场的去相关空间和随机扰动场的去相关时间。一个月的梅雨期降水评估结果显示:集合系统升级后对各时次各量级的降水TS（Threat Score）评分均有所提升,但仍然存在着降水强度偏大的问题;从概率预报的角度来看,系统升级后,对中到大雨预报的准确率和可信度提升明显,对强降水事件的描述更准确;形势场的检验结果表明,系统的预报偏差问题得到了部分程度地改善,对大气中低层风场、湿度场和地面变量的预报效果较好。相比原华东区域中尺度集合预报系统,升级后的系统,其整体优势可概括为:预报误差减小、集合离散度明显增加,降水预报的能力在各时段各量级均有提升,其中物理过程的不确定性对于捕捉强降水事件有明显的影响,使得系统的预报可信度增加。