利用GNSS测量射电望远镜参考点的仿真分析

高精度测量射电望远镜参考点和轴线偏差等参数,对建立天线指向模型和本地连接参数、提高测站坐标精度等具有重要意义。为完成新建射电望远镜参考点初始参考值的快速测定,根据望远镜的旋转模型,结合常规静态归心测量方法和随机动态测量方法,提出了一种利用GNSS天线代替测量靶标实现望远镜参考点测量的方法。通过仿真分析验证了该方法的合理性和有效性,并分析了数据点个数和数据点测量精度对天线参考点和轴线偏差解算精度的影响。     

基于GIS的“一带一路”地区气温插值方法比较研究

“一带一路”倡议是新时期中国为加强对外开放提出的全球化合作倡议,资源环境的优化配置对全球化发展意义重大。气温作为重要的基础数据和输入要素,对其进行空间化处理是实现大尺度区域资源环境优化配置的前提。本文基于地理信息技术（GIS）,运用距离平方反比法（IDS）、协同克里格法（CK）、回归距离平方反比法（RIDS）和回归协同克里格法（RCK）,对“一带一路”地区1980—2017年的2679个气象站点的月平均气温和年平均气温数据进行插值,获得了“一带一路”地区10 km分辨率的气温空间分布数据。交叉验证结果表明：① IDS、CK、RIDS和RCK插值法在整体上均较好地展示了“一带一路”地区气温的地理空间分布规律,4种插值方法的月均气温的均方根误差分别在1.93~2.43、1.78~2.14、1.31~2.23和1.23~1.92 ℃之间;年均气温的均方根误差分别为1.94、1.83、1.37和1.27 ℃;② 在“一带一路”地区,加入协变量分析的CK插值精度整体优于IDS,并且削弱了IDS的极值现象;③ RIDS和RCK对年均气温的插值精度分别较IDS和CK提高了29.4%和30.6%,表明加入地理要素并进行残差修正的插值精度得到了进一步提高。总体来看,RCK插值法对气温数据的插值精度最高,可以考虑将此方法作为“一带一路”地区温度等气象要素的插值方法。     

不等式约束Partial EIV模型的WHP拟牛顿修正解法及其精度评定的SUT法

提出一种确定不等式约束Partial EIV模型解及精度评定的新方法,在总体最小二乘准则下,将附有不等式约束的Partial EIV模型转换为标准最优化问题。采取WHP拟牛顿修正的SQP方法求解,并利用SUT法对参数估值进行精度评定,可以减小迭代次数、提高收敛速度,且精度评定方法简单有效。     

联合多代测高数据建立中国海域重力异常模型

本文联合T/P数据、T/P新轨道数据、ERS数据、GFO数据、GeosatGM数据和ERS-1/168数据,用测高卫星记录点的位置信息直接计算沿轨大地水准面的方向导数,结合测线轨迹方向的方位角在交叉点处推求垂线偏差,然后利用逆Vening-Meinesz公式计算了中国近海(0o～41oN,105o～132oN)2′×2′格网分辨率的海域重力异常模型。将其与CLS_SHOW99重力异常模型比较,统计结果表示与该模型差异的RMS为8.15mgal,在剔除差值大于20mgal的点(剔除3.3%)以后,RMS为4.72mgal;与某海区船测重力异常比较的RMS为8.91mgal。     

云参数法干旱遥感监测模型的完善

在原有的云参数法干旱遥感监测模型的基础上,对云参数进行时间空间修正,得到了具有时间空间普适性的新型云参数法干旱遥感监测模型.首先分析了云参数随时空变化的规律即云参数影响函数,并分析确定修正函教的函数形式,然后联合遥感数据和同步地面实测20 cm深度土壤湿度数据确定修正函数,最后通过定权方式确定改进型干旱遥感监测模型.利用FY-2C数据进行了全国范围干旱遥感监测实验,同时与传统方法的监测结果进行对比分析,认为新型模型对空间时间大尺度条件下的干旱监测结果更准确可信.     

大气掩星反演误差特性初步分析

GPS大气掩星探测技术可以获得全球大气折射率、气压、密度、温度和水汽压等气象参数,该技术基本原理是基于几何光学近似的Abel积分反演.地球扁率、电离层传播时间延迟、大气大尺度水平梯度、多路径传播现象等因素在某些高度范围影响大气反演的精度.本文采用模拟的方法,分析其中地球扁率及电离层对反演结果的影响,并讨论局部圆弧修正及电离层修正的效果.利用CHAMP掩星实测轨道数据和有关电离层和大气经验模式、采用三维射线追踪方法模拟计算几种情形下的GPS掩星观测附加相位数据,对模拟数据进行反演,将反演气象参量剖面与模拟时给定模式剖面进行比较,得到了0～60 km高度范围内的反演误差.误差统计分析结果表明,局部圆弧中心的修正以及电离层修正,对于高精度的GPS掩星反演是非常重要的;电离层修正残差仍是制约30～60 km高度范围内反演精度的重要因素,进一步完善和优化大气掩星反演需要发展新的电离层修正算法.     

基于CHAMP短弧长动力学轨道的地球重力场模型

讨论了基于CHAMP卫星动力学轨道数据以及加速度计数据推求地球重力场模型的动力学法,推导了将加速度计观测数据的尺度和偏差以及卫星初始状态向量与地球重力场位系数一起求解的数学模型. 采用CHAMP卫星120天的动力学轨道数据和加速度数据解算出50阶次的地球重力场模型TJCHAMP01S,并利用各种方法对该模型进行了检核,结果表明：TJCHAMP01S模型精度优于相同阶次的EGM96和EIGEN_1S模型.     

中国降水观测误差分析及其修正

在1980s 乌鲁木齐河流域进行的降水误差观测试验结果基础上, 依据我国726 个气象站1951~2004 年逐日观测资料, 对降水的动力损失、微量降水以及湿润损失进行系统的修正, 以期获得更准确的长系列降水资料, 为区域乃至全球水热循环过程和水文学研究提供基础资料。修正结果表明, 在大部分地区由风速作用引起的动力损失是主要的误差来源, 但在降水较少的地区湿润和微量降水观测损失也起着重要作用, 全国726 个台站年降水修正量在8~740 mm 之间, 平均约125 mm, 相应的修正幅度在5%~72%, 平均约18%。从时间看, 冬季修正系数大于夏季, 但冬季修正量小于夏季; 从空间分布看, 西北地区年修正量一般小于50 mm, 东南地区大于100 mm, 总修正系数由西北向东南地区减少, 其中西北地区大于30%, 而西南地区小于20%, 这一修正系数高于全球的11%左右的平均修正量。     

考虑预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波在地下水水流数据同化中的应用

集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波（Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF）方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。