GNSS长度测量不确定性试验分析

针对GNSS定位结果总是存在点位误差,由此导出的长度测量值为点位误差的非线性映射,对于长距离定位量测,其非线性影响较小,线性化近似一般可以满足精度要求,但对于短距离量测,其非线性影响不容忽略的问题。该文探讨了GNSS长度测量不确定性来源,通过单点定位和差分定位试验验证了长度测量不确定性与定位精度、点间距离的关系,测试不同偏差和方差估计公式的适用性。试验表明,对于GNSS高精度、长基线测量,其长度统计偏差可以忽略,且方差为基线向量的方向方差;现有不确定性评估公式在超短基线情形适用性会变差,在这种情形下,试验表明二阶偏差和方差估计更为精确。通过消除长度统计偏差得到无偏估计量,可以有效提高距离量测的可靠性,为提高用户距离量测精度提供有益帮助。     

估计接收机差分码偏差的GPS/BDS非组合精密单点定位模型

在传统多系统非差非组合精密单点定位（precise point positioning,PPP）模型中,电离层延迟会吸收部分接收机码硬件延迟,其估计值可能为负数。提出了一种估计接收机差分码偏差（differential code bias,DCB）参数的GPS（Global Positioning System）/BDS（BeiDou Navigation Satellite System）非组合PPP模型,将每个系统第1个频率上的接收机码硬件延迟约束为零,对接收机DCB进行参数估计,达到了分离电离层延迟和接收机码硬件延迟的目的,降低了接收机钟差和电离层延迟的相关程度。利用4个多星座实验（multi-GNSS experiment,MGEX）跟踪站的GPS/BDS数据进行了静态和动态PPP试验,结果表明,与不估计DCB参数的PPP模型相比,采用估计DCB参数PPP模型后,静态模式下定位精度和收敛速度平均提高了29.3%和29.8%,动态模式下定位精度和收敛速度平均提高了15.7%和21.6%。     

GNSS接收机DCB短期时变特征分析和估计方法

提出一种使用非差非组合精密单点定位(PPP)估计和分析接收机DCB短时时变特征的方法。首先利用非差非组合PPP得到包含接收机DCB的重构电离层参数估值;然后通过IGS电离层GIMs格网模型内插剥离各历元站星斜向电离层距离延迟;最后通过最小二乘约束得到各历元接收机DCB解。由于格网本身精度(2~8 TECU)和插值精度限制,解算出来的接收机DCB并不能真实反映其短期时变特征。为此,提出利用站间单差或者历元间差分的方法还原其真实的变化态势。实验结果表明,所提出的方法能够正确估计接收机DCB,并能真实还原其短期时变特征,具有良好的适用性。     

上海青浦CINRAD/SAD雷达和南汇WSR-88D雷达数据对比分析

上海青浦CINRAD/SAD雷达和南汇WSR 88D雷达型号不同,并且采用不同的双偏振技术升级方案,实际业务运行中2部雷达存在一定的数据偏差。为了对雷达的探测性能进行定量评估,在共同探测区域遴选2022年7—9月及2023年6月共30个过程3933个时次数据,以稳定性降水与对流性降水分类并按强度分级进行对比,评估了反射率因子ZH,差分反射率ZDR,相关系数CC和差分传播相移ΦDP的水平分布特征及随方位变化趋势,雷达灵敏度随仰角变化趋势以及ZH和ZDR偏差的定量统计。结果表明：2部雷达ZH的观测结果接近,青浦CINRAD/SAD雷达的ZH,CC和ΦDP受地物及避雷针影响较大,随方位变化不稳定,青浦CINRAD/SAD雷达在低层的非气象回波滤除效果较南汇WSR 88D雷达差。2部雷达ZH和ZDR的偏差在ZH大于40 dBz的区域较大,ZH平均偏差为0.9 dB,ZDR为-0.14 dB。本文基于台风、冰雹、短时强降水和梅雨降水数据,定量化评估了上海2部S波段双偏振天气雷达数据之间的差异,为后续算法改进以及数据订正提供参考。     

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。     

首都圈数字地震台网交互处理系统的定位稳定性探讨

选取了2003年1月~2004年4月河北省及邻省ML≥2.0级地震149个,针对每个地震记录的具体情况,综合考虑最大空隙角、近台距离、远台距离、台数等因素,选取台站分布相对合理的4~12个台站,利用首都圈数字地震台网交互处理系统提供的Hypo81、GELor-p、Genetic3种定位方法分别进行定位处理,将3种定位结果与全国地震月报目录进行对比得到定位偏差量,定量分析了3种定位方法的定位偏差量随空隙角的变化,探讨了Hypo81、GELor-p、Genetic3种定位方法的定位效果、稳定性及适用性。     

表层水温表测量结果不确定度评定

文章以表层水温表为研究对象,根据JJG 289—2005表层水温表检定规程的要求,以计量标准器二等标准铂电阻温度计及配套设备制冷恒温槽为基础,详细分析了表层水温表温度测量值的不确定度来源,从而得到表层水温表温度示值误差的扩展不确定度,并给出了减小合成标准不确定度的方法。     

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。     

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.