EGNOS天顶对流层延迟模型适应性评价与分析——以新疆地区为例

利用 ＩＧＳ站及实测气象参数的 Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ模型来评估 ＥＧＮＯＳ天顶对流层延迟模型在新疆的精度,研究表明：（１）在新疆地区,ＥＧＮＯＳ模型与 ＩＧＳ站数据符合较好,ｇｕａｏ站 ＢＩＡＳ为 ０.９ｍｍ,ＲＭＳ为 １ｃｍ;（２）ＥＧＮＯＳ模型与实测气象参数的 Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ模型比较分析后发现,两者之间平均 ＢＩＡＳ为 －７.９ｍｍ,ＲＭＳ为 １.６２ｃｍ,ＢＩＡＳ随纬度的增加由负值变为正值,ＥＧＮＯＳ模型精度在新疆地区随高程变化稳定,在高程较低处也能保证一定的精度,与其他同纬度不同高程的 ＩＧＳ站相比较,ＥＧＮＯＳ模型精度在新疆地区优于其他地区;（３）与 ＥＣＭＷＦ资料计算的 ＺＴＤ比较,ＥＧＮＯＳ模型 ＲＭＳ优于 ＥＣＭＷＦ近 ３.６ｃｍ。     

中国地区ERA-Interim资料计算ZTD精度评估

利用中国大陆地区7个IGS站2011年实测的高精度对流层天顶延迟(ZTD)数据对ERA-Interim资料计算ZTD的精度进行了评估。结果表明在中国地区ERA-Interim资料计算ZTD的年均偏差的绝对值BIAS和RMS分别优于1和2 cm,且无明显的季节变化。     

顾及高程影响的区域天顶对流层延迟改正模型

利用美国南加州地区多个 ＩＧＳ站 ４年天顶对流层延迟 （ＺＴＤ）数据,建立了一种不需要实测气象参数而只与测站高程和年积日有关的区域天顶对流层延迟模型。新模型与基于 ＥＣＭＷＦ再分析资料和年平均气象参数下的 Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ模型相比,其稳定性和精度都优于 Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ模型,且模型精度随高程的增加而增加。使用新模型预测 ２０１２年南加州地区 ＺＴＤ,其整体精度约为 ３.８６ｃｍ。     

广西地区GPT2w对流层延迟模型适用性分析

GPT2w是一种全球经验对流层延迟模型,具有1°和5°格网分辨率,可用于计算对流层天顶延迟(ZTD)和加权平均温度(T_m)。本文以广西地区的陆态网GNSS数据计算的ZTD值及探空站实测气象资料值计算的T_m值作为参考,对GPT2w模型进行适用性评估。结果表明:GPT2w模型的ZTD表现出显著的季节偏差,且其两种格网分辨率计算的年均值和RMS基本一致,年均RMS优于4.5 cm;GPT2w模型的T_m偏差也存在较明显的季节特性,且表现出一定的系统偏差。两种分辨率格网计算的T_m值精度相当,年均RMS优于3.4 K。     

站钟约束的实时动态精密单点定位

针对全球卫星导航系统服务(international global navigation satellite system service, IGS)发布的实时产品以及IGS跟踪站装备着高性能原子钟的现状,根据站钟的高稳定的特性,在实时精密单点定位(precise point positioning, PPP)数据处理过程中,对接收机钟差参数建立历元间约束模型。试验选取5个IGS站连续21天观测数据,并接收法国国家太空研究中心发布的实时精密产品,用于分析历元间约束模型对实时GPS PPP动态定位的影响。结果表明,历元间约束的钟模型能够有效提高全球卫星导航系统高程分量的精度,提高程度可达23.16%。     

区域大气水汽转换系数的一种新算法

为了提高大气可降水量反演的精度, 通过分析广西4 个探空站2015-2018 年探空资料, 建立了直接反映年周期、 半年周期、 高程改正和纬度改正的广西地区大气水汽转换系数的计算模型, 并与广西高程模型、 中国低纬度模型进行了比较。 结果表明: 新方法的内、 外符合精度以及大气可降水量反演精度相对于其他两种模型有比较明显的提升, 4 个站点的内符合精度平均绝对误差在0. 001 3~0. 001 8, 均方根误差在0. 001 6~0. 002 2; 外符合精度平均绝对误差为0. 001 7, 均方根误差为0. 002 1; 大气可降水量反演精度误差最大值为0. 22 mm(相对误差1. 5%), 中误差为0. 126 mm(相对误差0. 92%), 比低纬度模型、广西高程模型精度有一定的提高。     

广西地区大气水汽转换系数的K值模型

利用中国低纬度地区20个无线电探空站2008—2012年探空资料,分析大气水汽转换系数K值与地理位置间的关系,建立广西地区不需气象资料的K值模型。比较不同模型的精度、适用性,分析逐年增加样本数对预测精度的影响,探索如何更好地建立广西地区K值模型。结果表明:(1)在广西地区,Emardson模型总体的内、外符合精度与高程模型相当,Emardson模型与积分模型计算K值符合较好,总体内符合均方误差为0.002 1,外符合均方误差为0.001 8;(2)与高程模型相比,无需考虑高程因子的Emardson模型在广西地区适用性更强;(3)通过逐年增加样本数进行建模不能保证提高模型的预测精度,用最近的两年数据建模能够更好地预测第3年的K值。     

青藏高原地区水汽转换系数H模型反演GPS大气可降水量的适用性分析

利用青藏高原地区8个探空站2011—2015年的数据为研究对象,分析E模型与H模型在青藏高原地区的适用性。以IGS站提供的天顶总延迟ZTD、Saastamoinen模型计算的天顶干延迟ZHD求得LHAZ站的天顶湿延迟ZWD,验证H模型反演GPS大气可降水量的可行性;并对探空资料法ZWD模型进行改正,在获得较精确的ZWD情况下,进一步验证H模型反演GPS PWV的可行性。研究表明:H模型在青藏地区有较好的适用性;利用H模型计算LHAZ站2015年7月份PWV值,其偏差分布情况与积分法相似,与探空站提供的PWV吻合较好;改正的ZWD模型,其精度明显提高,在获得较精确的ZWD情况下,利用H模型反演PWV能达到较高的精度。     

大规模GNSS基准站网坐标解算方法研究

针对数千个大规模GNSS基准站网基准坐标解算时面临的数据处理和整网平差难题,本文提出一种大规模GNSS基准站网坐标解算方法,从全球框架站点选取、基准站网子网划分、基站单日数据处理和全球整网平差计算4个方面进行了阐述,最后对解算结果进行内符合和外符合精度评估.结果表明,该方法支持3000站以上的基准坐标解算,解算结果外符合精度南北和东西方向RMSE优于3mm,高程RMSE优于6mm,解算精度相比IGS(国际GNSS服务组织)各分析中心属于中上水平.     

GPT2w模型在中国大陆地区的精度分析

全球气温气压(GPT)系列模型可用于计算全球任意位置的气温、气压和水汽压等各种气象参数,目前国内外广泛使用且精度较高的全球气温气压模型主要为GPT2w模型.本文利用2012—2016年中国大陆地区102个国家气象站实测的气温、气压和水汽压数据对GPT2w模型进行精度分析.结果表明:GPT2w模型的气温误差均值为-0.45℃,标准偏差均值为10.04℃;气压误差均值为2.05 hPa,标准偏差均值为6.55 hPa;水汽压误差均值为0.11 hPa,标准偏差均值为6.15 hPa.总体而言,GPT2w模型计算出的气温、气压和水汽压值在中国大陆大部分地区具有较高的精度.同时,三种气象参数的精度在中国大陆地区分布不均匀,不同纬度区间存在一定差异且以年为周期均具有明显的季节性.     

CRA40在中国地区GNSS水汽反演中的适用性评估与分析

基于中国气象局发布的CRA40气象再分析资料,计算地基GNSS水汽反演中涉及气压、气温、大气水汽加权平均温度(Tm)、天顶对流层总延迟(ZTD)等关键参数,并分别以地面气象站(气压、气温)、无线电探空测站(Tm)以及地基GNSS测站(ZTD)为参考,对这些参数在中国地区的精度和可靠性开展了系统的评估.计算结果与欧洲中期天气预报中心(ECWMF)最新一代ERA5产品的计算结果进行比较,结果表明:基于CRA40计算的测站处气压和ZTD的平均RMS(均方根)分别为0.91 h Pa和13.5 mm,略差于ERA5;计算的测站处气温和Tm平均RMS分别为2.67 K和1.47 K,略优于ERA5.三类参数(气压、气温、ZTD)的日变化总体趋势与实际观测符合较好.     

勒让德多项式拟合IGS精密星历

在阐述勒让德多项式拟合算法的基础上,推导出IGS精密星历的勒让德拟舍多项式,通过实例分析拟舍的精度,并与经典的拉格朗日插值、切比雪夫拟合等其他算法进行比较。结果表明。在00：00：00至23：45：00时间段内8阶勒让德多项式拟合的精度高于其他任何一种同阶多项式插值或拟合方法,并且最大误差不超过1cm。     

5．8GHz室外环境传播特性分析

为了给下一代无线通信系统（B3G：Beyond 3G）参数设计提供参考以及为算法仿真提供信道建模,针对国内城市室外环境不同的传播场景,在5．8GHz频段和20MHz信道带宽的测量条件下,进行了室外信道测量和研究。根据测量数据统计分析,5．8GHz频段路径损耗指数在视距通信（LOS：Line of Sight）时为2．53,在非视距通信（NLOS：No Line of Sight）时为3．3～3．8;同时,对COST231-WI路径损耗模型进行了修正,考虑到阴影衰落的影响,修正后的模型能较准确地预测接收功率,为系统覆盖范围预测提供参考。均方根时延扩展（Root Mean Square Delay Spread）的累积概率为0．9时,在0．5～0．8μs之间变化。均方根角度扩展（RMS Azimuth Spread）主要由发射天线位置和传播环境决定。     

降水预报-观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验

为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报(ECMWF)降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论:基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用.     

L—V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von—Bertalanffy模型进行叠加,提出了L—V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解。将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von—Bertalanffy模型比较。结果表明L—v模型全过程沉降预测的拟合程度最高,达到0．9978;沉降后期L—V模型的均方根误差（RMSE=1．512）小于Logistic模型（RMSE=2．930）和Von—Bertalanffy模型（RMSE=3．624）的均方根误差,其预测值更加接近观测值。     

就地复合冷再生路面设计参数及工艺参数

就地复合冷再生层技术是在现场将部分旧沥青层与基层一同再生后,形成既具有一定柔性又具较大刚性的新型路面层结构的一种技术。结合渝涪高速公路沥青路面病害处治工程,研究了就地复合冷再生层的结构厚度和组合、材料参数和工艺参数以及受力分析,并取得了成功的应用经验。研究结果认为：1）在复合铣刨和再生沥青面层和水泥稳定上基层条件下,为了确保就地复合冷再生层的压实质量,其厚度应控制在26cm以内比较适宜;2）复合冷再生层的空隙率应控制小于12％;3）复合冷再生层上应设置一层防水层,而且新铺沥青混凝土厚度应不小于9cm;4）复合冷再生层混合料的主要技术性能宜采用马歇尔流值（3～5mm）、浸水劈裂强度（大于0．45MPa）、冻融劈裂强度比（大于50％）和-10℃弯曲应变（大于1800με）来控制,而动稳定度（大于2000次／mm）仅作为次要技术指标。     

板料回弹控制的成形工艺面多目标优化

针对高强度板成形后回弹大的问题,以工件回弹前后对应节点的位移偏差和等效塑性应变裕度最小化为目标,以板料最大增厚率和最小减薄率为约束条件,建立基于车身侧外板回弹控制的工艺面多目标优化模型。采用实验设计（DOE）和径向基函数（RBF）神经网络方法建立优化代理模型,对均匀实验设计方案进行改进以提高优化精度,并与未改进的RBF神经网络和响应面（RSM）代理模型的优化结果进行对比分析。结果表明,建立的多目标优化模型是合理的,改进RBF神经网络代理模型的优化精度较高,在所抽取的满意解中,回弹和等效塑性应变裕度目标函数的相对误差分别为15.9%和2.2%。与实验设计中回弹量最大的样本方案相比,优化后车身侧外板回弹量减少5.149 2 mm。     

轴对称非球面平行磨削Y轴向对刀误差补偿

在光学系统中应用非球面光学元件能够提高光学系统设计灵活性,改善光学系统成像质量,缩小光学系统尺寸,在整体上减轻系统质量。本文通过系统分析轴对称非球面元件精密磨削工艺过程中的轴向对刀误差等加工误差因素,建立轴向对刀误差校正方法,并将其运用到轴对称非球面精密磨削与抛光加工过程中。由实验可知：通过误差补偿,加工时间节省60%以上,Φ80mm口径非球面抛光后的面形精度PV值为0.62μm（0.982λ）,RMS值达到0.093μm（0.147λ）,满足非球面面形精度要求。实验结果验证了理论分析与误差补偿方法的正确性,实现了轴对称非球面光学元件的快速精密加工。     

4m SiC主镜的轻量化及支撑技术

为设计出结构合理的4mSiC轻量化主镜,本文借助于有限元法完成了扇形轻量化主镜的参数设计,确定了90个支撑点的排布方式,并提出了将36组轴向和侧向力促动器共同设置在主镜背面的力分散器上的支撑方案。通过建立轻量化主镜的有限元模型,计算出不同的俯仰角下主镜的重力变形和不同温度载荷下主镜的热变形情况。重力变形分析结果表明主镜光轴水平时,镜面最大变形误差RMS仅为14．7nm,满足设计指标要求;热变形分析预算出1℃的轴向温差引起的镜面面形误差RMS值为278．0nm。若要保证4mSiC轻量化主镜的镜面面形,则必须设计出合理的热控装置,保证主镜的轴向温差不大于0．1℃。     

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过Matlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。