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通过研究探地雷达信号的小波变换的模特征点的变化规律和特征,揭示了探地雷达信号奇异点和其小波变换模极值的关系。通过这些关系的研究,对小波各级分解的模特征点进行变频域处理。最后对处理后的地质雷达信号,利用非线性最小二乘方法求解李氏指数,从而进行地质体边界的检测。无论从理论模型的论证还是实际资料的处理都取得了较好的结果。 相似文献
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针对广西地区探空站稀少,难以获得精确的T_m问题,GGOS atmosphere提供了利用ECMWF的相关资料计算而得到的时间分辨率为6h(UTC 00:00:00,06:00:00,12:00:00,18:00:00)、空间分辨率为2.5°×2°的全球T_m格网数据可以在没有气象数据的情况下获得较高时空分辨率的T_m,该文利用GGOS atmosphere T_m格网数据对广西地区4个探空站插值T_m,并用无线电探空数据计算的T_m检验其精度;对误差进行分析后,选取最优小波基与尺度对其残差去噪,利用去噪后得到的曲线建立T_m的改正模型。实验结果表明,插值T_m经基于小波去噪的模型改正后,其RMSE为1.29K;Bevis模型的RMSE为10.71K;GPT2_1W模型的RMSE为3.56K;改正模型精度优于传统模型,可以达到地基GPS反演GNSS-PWV的精度要求。 相似文献
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基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明:与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。 相似文献
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本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度Ts与平均温度Tm数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区Tm模型,并将2015年探空站实测Tm数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在Tm探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。 相似文献
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大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。 相似文献
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1引言 台站和各级审核员要通过计算基数和错情、统计质量千分比来对质量进行统计分析.这些工作一直是人工手算,特别烦琐,且容易因为多项或少项而出错.Visual Basic是在Windows平台上广泛使用的程序开发工具,它开发环境优越.本系统选择VB6作为开发工具,采用下拉菜单、工具栏、标签控件,全部实现汉字显示和提示,操作简单,采用了模块化的程序设计方法,便于扩充.系统按照中国气象局1997年颁发的《农业气象观测质量考核方法》编制,快捷地实现了质量考核的自动计算、结果存储、考核方法浏览功能,适合台站业务应用及业务管理.其程序流程(见图). 相似文献
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