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531.
EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究 总被引:3,自引:1,他引:2
本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF(Ensemble Square Root Filter)同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS(Equitable Threat Score)评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。 相似文献
532.
针对GEO卫星切向轨道分量与双差模糊度强相关的问题,对经典双差动力法进行了改进,提出联合使用载波相位和相位平滑伪距实现北斗系统精密定轨,并从理论上分析了以上处理策略的可行性及对模糊度固定的影响,然后结合北斗系统精密定轨特点,推导给出了利用QIF方法实现北斗卫星双差模糊度固定的基本原理,实测数据分析表明:联合载波相位和相位平滑伪距,既可降低相关性,又可兼顾精度,定轨效果优于经典双差动力法;利用QIF方法能够取得一定的模糊度固定效果,但受观测条件限制,北斗卫星双差模糊度固定成功率整体不高,双差模糊度固定之后对轨道的改进作用有限。 相似文献
533.
根据重力梯度观测各分量的方差及协方差信息,提出了利用GOCE梯度数据计算径向重力梯度的优化方法。首先给出了径向重力梯度的计算方法,并深入分析了误差传播规律,通过建立相应的条件极值问题,给出了计算径向重力梯度最优组合因子的方法;通过模拟数据验证了本文所提出的优化因子的优越性。实际数据计算表明:相对于传统方法,采用优化组合因子可使反演所得引力位模型的累积大地水准面精度在250阶时提高约2 cm。由于径向重力梯度不仅可以用于地球引力场模型的求解,也可直接应用于地球物理问题的讨论,因此本文所提出的优化方法也可对部分地球动力学问题的讨论提供方便。 相似文献
534.
在利用GNSS进行像素基电离层层析时,多尺度层析方法利用权重因子将反演区域不同像素层析模型结合在一起,最终得到电离层电子密度反演结果,可以有效地解决电离层层析过程中不适应问题和最终的电离层电子密度失真现象。在多尺度电离层层析中,不同像素尺度层析模型之间权重是影响最终的电离层电子密度精度的重要因素。为了获得高精度电离层层析模型,考虑到权重因子存在着等式和不等式限制条件,采用解决最优化问题的罚函数法确定不同像素尺度电离层层析模型之间的权重。通过采用实测GNSS观测数据进行电离层多尺度电离层层析,对比了多尺度层析模型的各个子模型建模精度并进行分析,同时将罚函数法获得的模型精度与其他确权方法进行了对比,该方法可以有效地应用于多尺电离层度层析,且最终的层析模型精度优于其他确权方法,更优于单尺度电离层层析模型精度。 相似文献
535.
对比总体最小二乘方法与最小二乘方法在相机标定中的适用性及优越性。在相机标定中,由于像点坐标和对应的地面点坐标均存在误差,因此采用总体最小二乘方法对误差方程中的系数矩阵及观测向量同时改正,能够建立更加合理的计算模型。文中以相机标定两步法为例,通过实例解算,证明利用总体最小二乘法能够得到精度更高的相机标定参数解。 相似文献
536.
537.
对超高层建筑塔体进行周日摆动监测,为施工投点纠偏和选择合适投点时机提供科学依据,是施工控制网竖向传递的核心问题。文中针对现有方法在自动化采集及实时表达方面的不足,基于自适应阈值激光光斑中心定位方法,自主研发基于CCD的塔体摆动监测系统,并采用倾斜仪方法与之做同步比较研究。两种方法在广州市东塔施工第三方监测中互为检核验证,具有借鉴意义。 相似文献
538.
539.
在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复,建立GM (1,1)模型,并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现:对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高;三次样条插值法数据修复后GM (1,1)建模预测精度较加权平均法预测精度更高;对于低增长序列,直接采用非等间隔建模预测精度更高。 相似文献
540.