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961.
组合码和相位观测值在线解双差模糊度的算法 总被引:4,自引:0,他引:4
如何在线精确地求解整周模糊度,是GPS高精度动态相对定位的关键问题。在线解算取决于很多因素:基线长度、数据处理方法、接收机的性能(如双频还是单频)以及抗AS和SA的能力等。现代双频GPS接收机能获得载波相位和L1、L2频道上的精度伪距观测值,组合这4个观测值可进行单历元整周模糊度解算。文中对组合码和相位观测值在线解整周度的算法进行了试验和分析,得出了很有实用意义的结合。 相似文献
962.
根据区域地球化学背景值在盆地内的变化特点 ,重点探讨不同沉积盆地内背景值平均含量的高低 ,用以评价盆地内油气生成量 ,从而预测盆地内油气分布的规模和聚集的有利区带 相似文献
963.
探讨了阳信洼陷内火成岩岩石中烃组份的高含量 ,引起高背景值而产生油气化探干扰异常特征的判断方法 ,即利用烃类在高温裂解后能形成土壤稀烃富集而引起高背景值的判断方法 ,同时采用分区块统计背景值 ,确定异常下限 ,以消除干扰异常 ,达到客观地反映深部油气藏有关的化探异常 相似文献
964.
城市生态环境形象设计的生态背景值研究 总被引:3,自引:0,他引:3
城市生态背景值包括自然生态背景值与人文生态背景值。城市生态背景值越高,城市生态环境形象建设与管理的成本就越低。通过城市生态背景值的相关因素分析与量化分等,在选择分析的中国14个特大城市中,生态背景值相差甚远。按综合分值分等,第一等空缺,第二等和第三等分别只有广州市和上海市,第四等有7个城市,第五等有3个城市,得分最低的第六等有兰州市和乌鲁木齐市。按自然生态背景值分值划分,第一等空缺,得分最高的第二等只有广州市,最低的第九等是乌鲁木齐市。按人文生态背景值分值划分,第一等空缺,第二等是北京市,其余为第三等和第四等。文章以城市生态背景值为依据,较为详细地分析了广州市何以在较短的时间内由一个"不适合居住"的城市变为"国际花园城市"的原因。 相似文献
965.
966.
本文通过晋陕蒙接壤地区岩溶地下水与黄河水环境同位素特征的分析、研究,得出由补给区→迳流区→排泄区,岩溶水氚值由高变低, 14C年龄具有由低逐渐升高的变化规律;利用同位素的高程效应,计算得到岩溶水补给区的补给高程为1500~1600m;利用氚值的衰变估算,岩溶地下水的运移速度为3. 8~2. 1km /a,反映出岩溶水由补给→排泄区由快到慢的运动过程。文中还利用黄河水与岩溶水的氚值,估算了黄河西岸岩溶水中有25%来自黄河水入渗,75%来自东部岩溶水的补给。 相似文献
967.
968.
近50余年来南海西沙海域冬季风强度的变率 总被引:3,自引:0,他引:3
采用南海西沙永兴岛海洋观察站1958~1997年12~2月实测的北东向冬季风风速的平均值作为冬季风强度指数 (WMI),与南海北缘滨珊瑚的相应年月份的实测δ18O平均值进行相关分析,得到线性回归方程WMI (m/s) = - 4.913- 2.138δ18O (‰),r = 0.83, n = 40。在计算(后报) 所得的1944~1997年代际变化序列中,WMI在40~60年代呈下降趋势,70年代略有上升,而80~90年代又呈下降趋势。在年际变化序列中,WMI呈显著的下降趋势,所得线性回归方程为WMI = 79.67-0.0377 Year, r = 0.68, n = 54。由斜率看出,WMI每10年平均下降约0.4 m/s。用Daniell功率谱法分析,近54年来WMI的变化存在2.5~7年的周期,与季风的QBO周期为2~2.4年,以及ENSO活动的3~8年周期密切相关。WMI连续下降的趋势是与全球持续变暖相映,南海海域冬季风强度的变化受到了全球变化的制约。 相似文献
969.
华北地区强震前的信号震及其预测意义 总被引:3,自引:0,他引:3
根据对华北地区1970年以来MS≥6地震以前中小地震活动空间图像变化特征的分析, 研究了“信号震”发生的时空特征及其地震活动背景, 由“场-源”关系特征对一般地震进行严格的筛选识别, 从而得出信号震的有关预测指标。 信号震一般发生在强震前的2年之内, 多数发生在15个月内; 信号震与强震的距离不超过200 km, 多数在100 km之内; 震级强度一般为ML4.0~5.3。 信号震一般发生在局部的ML≥4.0地震平静区内, 一般发生在中小地震条带上或条带附近, 在其周围或附近存在中小地震空区。 检验结果表明, 信号震发生后的9个月之内, 其预测概率Pt即超过0.5, Rt值达到0.27; 预测区域半径在距信号震震中100 km之内时, 其发生概率Pd可以达到0.73; 预测强震震级一般为MS≥6.0。 研究表明, 信号震的环境应力值τ0明显高于其他地震, 显示了高应力背景的异常显著性, 它所辐射的地震波中很可能含有未来强震孕震区的大量的本质性信息。 相似文献
970.
因起算数据误差的存在 ,导致了用普通的平差方法求得的结果精度降低。本文提出了顾及起算数据误差的计算方法 ,即从整体平差的角度出发 ,将起算数据作为虚拟观测值 ,与观测值一起进行平差。 相似文献