资料同化方法研究进展

数值天气预报模式的不断完善和大气观测探测资料（特别是卫星、雷达等非常规探测资料）的大量涌现,推动着资料同化方法的逐步发展.文章主要回顾了资料同化方法研究的发展过程、目前的应用现状以及对未来同化方法的展望.随着人们对资料同化含义的深入理解,对于资料同化的研究由初始的探索阶段逐步发展到以经验性为主的同化方法,主要包括SCM和nudging;统计方法的引入,成为资料同化方法研究发展道路上具有重要意义的一个里程碑,从而出现了多元统计插值同化,比如OI,3D-Var以及PSAS;针对背景误差协方差固定不变与实际情况的差异,考虑时间维的四维资料同化方法成为目前国际上较为主流的同化研究方法,其中以4D-Var和Kalman滤波为代表;随着计算机技术的进步,更加合理的四维资料同化方法将会成为未来业务预报中主要的资料同化方法.     

几种精密卫星钟差加密方法的比较与分析

卫星钟差是影响GPS高精度单点定位的一个重要因素,通过分析几种加密GPS精密卫星钟差的方法,将加密结果与GFZ(German Research Centre for Geosciences)提供的数据进行比较,并通过精度分析,得出分段线性插值法是加密GPS精密卫星钟差一种较为可靠的方法。     

单历元变形量快速提取算法的实现与分析

单历元解算变形信息是解决实时变形监测问题的有效手段。将高精度基线向量作为已知条件,单历元快速求解变形量,研究并实现了顾及误差改正的单历元变形量快速提取算法,将原有的有效基线解算距离从5 km扩展到了10 km。计算实例表明,该算法可以保证10 km以内的基线解算精度达到毫米级。同时,根据获取的数据初步讨论精度改善效果随距离的变化情况。     

基于ArcEngine的等雨量线绘制

等雨量线的绘制是济南城市防汛预警决策支持系统中最基本的功能之一。等雨量线的绘制最关键的部分为用已有站点的雨量数据进行空间插值,生成连续的雨量栅格图,再将雨量值相等的点连成等雨量线。本文用ESRI提供的ArcEngine组件实现了反距离加权插值（IDW）、样条函数插值（Spline）、克里金插值（Kriging）3种常用的插值方法,结合济南市现有的31个雨量站点的雨量数据,分别绘制出等雨量线,并比较3种插值方法的插值结果。结果表明：3种插值方法的结果都基本上反映了济南降雨的空间分布规律,而克里金插值的效果最好。     

基于克里金法重力数据插值的研究

分析了变异函数的五种理论模型,采用了各种模型进行插值计算,实现了对我国某区域重力异常数据进行空间插值。     

基于高精度曲面模型的DEM构建与误差分析

引入地形表达误差(terrain representation error,Etr),选择标准曲面和甘肃省董志塬地区作为研究对象,利用窗口分析法实现Etr的提取;用统计分析法得出Etr随网格分辨率变化的回归方程;根据误差传播定律计算DEM中误差。数值结果表明,该方法能更准确的计算HASM生成的DEM精度;相同的采样数下,HASM较传统方法(IDW,Spline和Kriging)能生成更高精度和分辨率的DEM。在难以获取已知数据的地区,HASM提供了生成相对准确DEM的高效工具。     

高精度曲面模型解算改进的Gauss-Seidel法

为了降低HASM的时间复杂度,采用一种改进Gauss-Seidel(GS)算法(MGS)解算HASM方程组。首先,从理论上分析了MGS算法收敛速度快于GS算法,然后以高斯合成曲面作为研究对象,用四组模拟试验表明,相同的网格数、达到相同的计算精度,MGS算法计算时间小于GS算法,且两种算法时间差与模拟区域网格数呈二次线性相关;固定网格数,使用相同的内迭代或者外迭代次数,MGS算法精度高于GS算法,但增加内迭代或者外迭代次数,GS算法同样收敛;MGS算法计算时间与网格数呈线性相关。MGS算法能够有效解决HASM模拟大区域的计算时间瓶颈,提高HASM运算速度。以甘肃省董志塬某测区SRTM3作为研究对象,基于MGS的HASM用于模拟DEM表明,HASM精度要高于传统的插值方法。     

综合利用抗差拟合和Kriging逼近的地壳变形分析方法

在地壳形变监测中,由于观测点相对较少,形变分析时常出现观测资料缺乏以及分布不均匀的情况,需要对某些未测点进行推估。考虑到同一区域变形一方面呈现一定的趋势性变化,另一方面又表现出局部的、随机的和不规则的特性,本文在基于可靠函数模型拟合的基础上,利用Kriging统计方法对区域未测点的变形量进行推估。顾及到观测数据中可能含有异常误差,不论是函数模型逼近,还是Kriging推估中半变异函数的拟合都将会受到影响,本文采用抗差估计的方法来抵制异常数据的影响。最后根据某实测地震网监测数据,通过实例验证该方法在未测点变形量估算中的有效性。     

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。     

利用von Karman模型的Kriging插值用于GPS高程拟合

针对传统的GPS高程拟合方法要求学习样本分布要均匀的缺点,以平滑自协方差函数为基础,应用基于von Karman模型的Kriging方法用于GPS高程拟合,提出"曲线法"来计算von Karman模型中的v值。通过某测区GPS联测水准数据的计算,与多项式曲面拟合法及传统半变异函数Kriging插值等方法比较,表明:基于vonKarman模型的Kriging方法,对于学习样本数据分布不均的地区拟合精度更高,更适合地形条件恶劣地区GPS高程拟合。