从国家自然科学基金项目资助探讨大地测量学的学科架构与发展

大地测量学是地球科学的一个重要发展领域,通过对地球和行星几何与物理量的观测与分析,研究地球和行星几何形状、物质运动状态及其空间环境响应,为国家基础设施和国防建设提供时空和重力基准保障。随着大地测量学向地球科学基础研究和交叉应用等方面的不断延伸和快速发展,其研究水平得到了显著提高,在描绘、构建和认知地球和行星中占据了越来越重要的地位。本文基于历年来国家自然科学基金申请和资助项目,从项目类型、分支领域、依托单位、研究方向和关键词等方面进行了统计分析,梳理了学科发展特点,构建了学科架构知识图谱——大地测量学科树,以期为大地测量学领域相关学者提供参考。     

探讨中国区域的WGS-84与PZ-90坐标转换参数

针对全球范围内WGS-84与PZ-90坐标系转换参数不统一问题,结合中国区域GPS全球IGS永久跟踪站坐标,探讨并研究了适合中国的转换参数,对GPS/GLONASS组合应用有重要意义。     

利用时间序列分析预报电离层TEC

以IGS发布的电离层总电子含量(total electron content,TEC)数据为样本,利用时间序列分析进行预报。将TEC时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶数。对IGS提供的2008年TEC数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报7 d时的平均相对精度为87.75%,预报精度大于60%的预报值占所有预报值的95%以上,预报精度大于85%的预报值占所有预报值的72.6%,95.3%的预报残差小于±3 TECU。     

利用ECMWF改善射线利用率的三维水汽层析算法

针对传统水汽层析技术只能利用完整穿过研究区域射线重构三维水汽的缺陷,提出了一种利用欧洲中尺度天气预报中心格网产品改善三维水汽反演射线利用率的方法。该方法通过引入比例因子,计算出侧面穿出射线在层析区域内的水汽含量,并参与观测方程的建立。利用香港卫星定位参考站网的实测全球定位系统和气象数据,结合该区域的无线电探空站45004和ECMWF格网点数据,对该方法的可行性及精度进行验证。试验结果表明：相对于传统方法,该方法的射线利用率和网格覆盖率分别提高了55.16%和16.46%;分别以探空数据和ECMWF格网数据为参考基准,发现提出的方法其均方根误差、平均绝对偏差和相对误差等均优于传统方法。     

黄土高原地区PWV影响因素分析及精度评定

大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。     

利用EMD方法改进电离层TEC预报模型

针对总电子含量(TEC)非线性、非平稳特性,将经验模态分解(EMD)方法引入此领域的数据处理中,利用EMD分解后的数据进行时间序列分析预报。采用IGS提供的2010年电离层TEC数据进行实验,结果表明,利用此方法预报5d内TEC的平均相对精度为92.25%,而采用单一时间序列分析预报的平均相对精度为89%。     

精密单点定位模糊度固定效果分析

利用区域GNSS参考网络进行宽巷及窄巷硬件延迟的估计,进而利用硬件延迟估计值对PPP模糊度进行固定。使用重庆CORS数据对该方法进行了实验分析。结果表明,宽巷及窄巷硬件延迟在一段时期内均比较稳定,宽巷及窄巷固定成功率分别达90%、85%左右。相对于浮点解,固定解精度在测站东方向上提高了30%左右。     

求解自回归模型参数的整体最小二乘新方法

在应用整体最小二乘法求解自回归模型的参数时,针对传统的SVD方法和迭代法并没有顾及到系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵中不同位置上相同元素的改正数却不相同这一不足,推导了一种新的迭代解法,有效地解决了传统方法的不足,使得增广矩阵中不同位置的同一元素具有相同的改正数,更加符合实际情况且平差精度也有所提高。最后通过具体的算例,验证了本文方法的可行性和有效性。     

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基于MRVM的多输出边坡变形预测模型

为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机（MRVM）的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。