高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计

高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经网络作为建立预报模型的工具,将某历史时刻的轨道预报误差作为训练样本,利用训练好的神经网络模型补偿当前时刻的预报轨道以提高轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的各因素进行了详细分析,制定了适应于高轨卫星短期、中期和长期预报的神经网络最优模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明:预报8,15及30 d应选择的训练步长分别为10,20及25 min;轨道预报8~30 d时,训练噪声均选取0.01。神经网络模型有效地改进了高轨卫星的轨道预报精度,预报4~30 d,轨道精度提高幅度为34.67%~82.37%不等。     

基于球谐函数模型的电离层预报

据球谐函数模型系数的特点,采用ARMA(p,q)模型对球谐函数模型系数进行预报,由球谐函数模型计算电离层VTEC。提出了针对某一时刻球谐系数进行预报的方法,相比传统按照时刻顺序的预报,预报时间大大延长,预报精度也有所提高。试验结果表明,相比中高纬度地区,低纬度地区预报精度偏低,同时,一天中不同时刻预报结果有所差别,前半天的预报效果明显好于后半天。     

GPS/PWV与第五代大气再分析数据的短时强降水分析

针对全球升温、极端天气增加、我国西北短时暴雨增多等现象,该文结合ERA5降水数据和气象站采集的实际降水量,利用我国西北干旱地区GPS观测数据反演的GPS/PWV对一次短时强降水过程进行分析。结果表明：(1)GPS/PWV的积累和变化与实际降水发生时刻及降水量具有密切联系,特别是GPS/PWV在陡升陡降及高位震荡与降水实际发生具有较强的对应关系,对GPS/PWV应用于我国西北干旱地区短时强降水预报及防灾减灾等具有一定的参考意义;(2)ERA5数据记录的降水事件与气象站记录的实际降水的发生存在较好的对应关系,但降水发生时刻及降水量与实际降水相比准确性较差。该研究对于增强数值同化和机器学习在短时暴雨及极端天气等预报具有重要意义。     

专业认证制度下变形观测分析与预报课程教学改革

文章从落实专业认证的现实需要出发,论述了工程教育专业认证的核心理念.并籍此对变形观测分析与预报课程的教学现状进行了深刻反思,提出了以目标导向为主的课程体系改革,以学生为中心的课堂教学改革,以内外反馈信息为导向的持续改进的课程教改方案.教学各环节中,以专业“产出”衡量专业人才培养质量,“看学不看教”,阶段性考核,确保教学改革落到实处.     

利用遗传优化LSSVR进行导航卫星钟差预报

为提高导航卫星钟差预报的精度,提出了一种最小二乘支持向量回归(LSSVR)和遗传算法(GA)相结合的导航卫星钟差预报方法。根据卫星钟差序列变化的非线性特征,选用高斯径向基函数(RBF)建立卫星钟差LSSVR预测模型。针对LSSVR模型的参数选择问题,引入GA对不同星座以及原子钟类型预测模型的参数进行搜索寻优。该方法能够在较大范围内自动确定优化参数,提高LSSVR的泛化性能。将所提出的方法用于GPS卫星钟差的短期预报,并与常规预报方法进行对比。结果表明,GA-LSSVR模型对不同星座以及原子钟类型钟差预报均表现出良好的稳健性,能够在一定程度上抑制钟差预报误差随时间延长不断增大的问题,整体预报精度优于常规方法。     

筑起一道坚固生命防线——甘肃省地质灾害防治工作纪实

防灾胜于救险,是甘肃省地质灾害防治多年实践经验的总结。甘肃地处青藏高原、黄土高原和内蒙古高原的交会地带,地质条件复杂,地貌形态多样,生态环境脆弱。据调查显示,地质灾害易发区面积占全省国土面积的一半以上。86个县（市、区）中,有62个县（市、区）位于山区丘陵,9个城市、30座县城、165个乡镇、1万多个村庄受滑坡、泥石流灾害威胁。目前,全省已查明地质灾害隐患点14591处,直接威胁226.26万人、622.5亿元财产的安全。从救险到防灾,再到相应应急体系的逐步完善,让人欣喜地看到,甘肃省地质灾害防治新理念带来的新变化,全面落实地质灾害危险性评估制度得到全面落实,地质灾害监测预警预报进一步加强,群专结合的地质灾害监测预警网络日趋完善,健全了信息共享、预警联动机制,地质灾害监测预警准确度大幅度提升。甘肃省地质灾害防治的经验和做法值得各地学习借鉴。     

桥梁变形的AR预报模型研究

基于时间序列分析卵论,提出以统一的AR模型对平稳可逆的随机时间序列建模的新方法.结合桥梁沉降监测的具体实例应用AR模型进行预报.结果表明,应用AR模型预报桥梁变形,具有模型形式简单、计算量和存储量较小、便于上机实现、模型顶测精度高等优点.     

利用星地双向伪距数据进行钟差预报分析

给出了星地双向上下行伪距观测的数学模型.利用Compass-M1卫星2007-11-25～2007-11-30的实测数据进行了钟差计算,并利用计算结果分别采用3种方案进行了短期、长期钟差预报.总结了钟差预报精度随拟合时间的变化规律,分析了其产生的原因,并给出了有益的结论.     

联合资料同化理论及其研究进展

联合资料同化是在"集合预报与资料同化一体化"的思想框架下研究发展的一种数值预报新理论和新方法。它在变分同化系统框架的基础上,充分利用集合预报结果,构造"流依赖"的背景误差协方差,提高对不同尺度天气系统背景误差协方差的刻画能力,进而改善分析和预报的质量。目前该方法已引起国际各主要气象业务中心广泛关注,极具业务应用潜力。本文以联合ETKF-3D-Var为例简要介绍了联合资料同化理论及其研究进展,也说明了联合资料同化的应用前景。