一种考虑PMX与PMY之间相关性的极移预报新方法

提出采用多元回归模型（MAR）与最小二乘（LS）组合进行极移预报。该模型考虑极移PMX和PMY的LS拟合残差之间的相关性,采用PMX残差和PMY残差一起构建预报模型进行残差预报。通过与LS+AR预报结果的对比表明,LS+MAR模型的预报结果更优。此外,通过与EOP_PCC预报结果的对比也说明,LS+MAR模型的短期极移预报精度能够达到国际先进水平。     

最小二乘外推与ARIMA(P,1,0)组合模型在极移短期预报中的应用

将ARIMA（P,1,0）模型应用到极移随机性部分序列的预报中,提出了利用最小二乘外推与ARIMA（P,1,0）的组合模型来对整体极移序列进行短期预报。并与其他方法对极移1～5天的短期预报精度进行了对比,结果证明了该模型在极移短期预报上的有效性与优越性。     

BDS-3卫星钟差模型化特性分析北大核心CSCD

采用2021年(GPS周2138~2190)IGS BDS-3卫星精密钟差产品进行周期性变化分析,并在周期性分析结果基础上建立高精度模型化函数。结果表明,附加8个周期的模型化精度能达到0.049 ns,与二次多项结果相比,精度提高约70%。同时,对BDS-3卫星钟差模型化结果进行精密单点定位(PPP)性能分析,虽然其收敛时间稍慢于IGS最终产品,但能实现cm级定位,且模型化产品与目前IGS离散化产品相比可大大节省内存空间。     

GNSS UTCO参数演变分析与对比评估北大核心CSCD

全球导航卫星系统(GNSS)发播的协调世界时偏差参数(UTCO)随着导航系统现代化升级而更新,尤其是GPS和BDS的UTCO参数具有明显变化。从模型上看,一阶溯源模型改为二阶溯源模型,兼容一阶模型;从分辨率上看,参数分辨率普遍变小,从而提高对UTCO微小变化的敏感性。通过研究GPS、BDS、Galileo、GLONASS四大导航系统GPS LNAV电文、GPS CNAV电文、BDS D1/D2电文、BDS B-CNAV电文、Galileo电文、GLONASS电文中的UTCO参数,基于国际计量局(BIPM)国际时间公报(T公报)UTCr-UTC(k)数据,将GNSS UTCO参数统一到快速协调世界时(UTCr),分析不同系统发播的UTCO参数性能。同时以国家授时中心(NTSC)监测的GNSS系统时差和BIPM快速T公报作为参考,评估GNSS系统发播的协调世界时偏差误差(UTCOE)。结果表明,在实验时段内,GPS CNAV电文的UTCO参数性能优于GPS LNAV电文,BDS B-CNAV电文的UTCO参数性能优于BDS D1/D2电文;GPS、Galileo的UTCO参数性能优于BDS、GLONASS,BDS和GLONASS在UTC溯源中具有一定的系统误差。     

有限元建模与实测应变分析——以九江地震台为例北大核心CSCD

为研究区域地质构造的地壳应变状态,利用数字高程模型(DEM)数据构建数字化三维地形模型,再添加区域地质岩石属性建立有限元三维地质模型,并施加重力和热荷载,进行有限元与实测应变分析。以九江地震台为例,利用有限元模型及台站实测温度和应变数据,展开区域应变分析。结果表明,有限元建模应变解算结果与实测应变结果较符,均值量级皆为10^(-5),都呈明显的季节性周期变化趋势;模型热应变和定向应变分别能较好地反映温度造成的应变差异和不同方向的应变变化;模型应变能在一定程度上反映区域应变的变化范围和量级大小,有益于缺乏实测应变条件的区域开展应变分析。     

长江流域陆地水储量异常的卫星重力监测与干旱指数对比分析北大核心CSCD

利用GRACE/GRACE-FO数据对长江流域2003~2021年期间发生的干旱事件进行定量分析,以探究卫星重力监测区域性干旱的可行性。采用3个机构发布的5种GRACE/GRACE-FO数据产品(CSR_SH、JPL_SH、GFZ_SH、CSR_M、JPL_M)反演长江流域陆地水储量异常(TWSA),计算陆地水储量亏损(WSD)和水储量亏损指数(WSDI),结合气象干旱数据(SPI、SPEI、scPDSI)对5种数据产品的结果进行比较,并对2003~2021年长江流域干旱事件进行分析。结果表明,不同机构发布的GRACE/GRACE-FO数据产品对长江流域干旱事件严重等级的划分具有一定差异;WSDI与6个月时间尺度的SPEI相关性最高,相关系数为0.66,与scPDSI相关系数最低为0.54,降水是影响长江流域陆地水储量变化的重要因素;长江流域最严重的干旱事件发生在2019年夏秋季,干旱强度为2.31,持续10个月,水储量累计亏损达到415 Gt,此次干旱事件的WSDI空间分布图显示2019-09干旱最为严重,出现极端干旱区域。WSDI可反映长江流域干旱分布的时空变化,可在监测全球和大尺度区域干旱方面发挥重要作用。