赵庆志
- 作品数：37 被引量：142H指数：9
- 供职机构：西安科技大学测绘科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球一般工业技术水利工程建筑科学更多>>
- 北斗三号全球卫星导航系统的广播星历精度评估被引量：10
- 2021年
- 为了及时评估北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)广播星历的精度,本文基于2018年3月10—22日和2019年7月2—14日的BDS-2、BDS-3广播星历,以及武汉大学发布的精密星历数据,从北斗卫星的星历误差、轨道误差和空间信号测距精度(SISRE)3个方面进行了全面比较与分析。结果表明:BDS-3的广播星历星历误差的RMSE基本优于1.5 m,BDS-2的GEO、IGSO和MEO卫星的广播卫星星历误差的RMSE分别为3.0、3.0、2.0 m;BDS-3的轨道误差RMSE基本优于1.0 m,其中径向R方向的精度高于切向T和法线N方向,分别为0.1、1.0、0.5 m,BDS-2在R、T、N 3个方向上的精度分别为1、3、3 m;BDS-3广播星历SISRE的RMSE基本优于0.25 m,BDS-2的GEO、IGSO和MEO卫星的SISRE分别优于0.5、2.0、0.5 m。本文的结果整体上反映出BDS-3信号稳定且精度逐渐提升。
- 王朝辉马下平严丽鲁铁定鲁铁定
- 关键词：广播星历
- 融合ECMWF格网数据的水汽层析精化方法被引量：3
- 2021年
- 全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)层析技术是获取对流层三维水汽信息的重要途径之一。然而,传统水汽层析方法在构建层析模型时缺少足够的初始先验信息,导致层析模型设计矩阵结构不稳定,层析解算结果精度较差。针对上述情况,提出了一种融合欧洲中尺度天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)格网数据精化层析模型反演水汽的方法。该方法通过ECMWF ERA-Interim再分析资料数据集提供的格网数据计算得到层析区域各网格内的水汽密度初值,将其作为先验初始信息附加到传统层析模型中对模型精化。在层析模型解算时,顾及层析模型先验信息权比对层析结果的影响。为了验证提出方法的有效性,以中国香港卫星定位参考站网(satellite positioning reference station network,SatRef)实测GNSS和气象数据为例进行实验,并以实验区域的无线电探空数据为基准验证该方法的可行性及精度。实验结果表明,提出的方法能够明显提高层析结果的精度,反演水汽的均方根误差(root mean squared error,RMSE)由原来的1.82 g/m^(3)减小到了1.07 g/m^(3),改善率为41.2%。此外,所提方法在平均绝对偏差(mean absolute error,MAE)、偏差(Bias)和标准差(standard deviation,STD)等方面也均优于传统层析方法。
- 赵庆志姚宜斌辛林洋
- 关键词：无线电探空仪
- 利用优化的组合核相关向量机算法构建地表下沉预测模型被引量：9
- 2018年
- 为了提高地下开采地表下沉预测结果的精度及可靠性,提出了基于混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm,HIOA）与组合核相关向量机（multi-kernel relevance vector machine,MK-RVM）的地下开采地表下沉预测方法。首先,分别构建HIOA与MK-RVM算法,并利用HIOA优化MK-RVM的参数。然后,采用优化后的MK-RVM构建地表下沉几何参数预测模型和动态下沉预测模型。最后,利用以上模型对上山移动角、下山移动角、中心移动角、地表最大下沉及动态下沉进行预测,并分析预测结果的精度及可靠性。实验结果表明,该方法的精度与可靠性较单一核函数相关向量机与支持向量机有较大改善。
- 罗亦泳姚宜斌赵庆志周世健
- 关键词：相关向量机
- 基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法被引量：5
- 2016年
- 针对传统水汽密度层析方法的缺点,设计并实现了一种基于水汽密度比例因子的三维水汽层析算法,提高了观测数据的利用率。利用香港CORS网的实测GPS和气象数据,并结合研究区域内45004探空站的探空数据,验证了该算法用于实测数据的可行性及精度,并分析了不同天气对层析新算法的影响。试验结果表明:该算法在观测数据的利用率上远大于传统层析方法,以探空数据为参考基准,RMS、水汽廓线相关系数和误差分布均优于传统方法。此外,降水天气对层析结果影响要比无降水天气的影响大。
- 姚宜斌赵庆志何亚东李祖锋
- 关键词：层析无线电探空仪
- 轴线投影变形最小任意带高斯正形投影参数确定
- 针对轨道铺设、隧洞及高标准的管道安装等以带状分布为特征的工程,其理想状况应该是其工程建设贯通后的投影变形为0。然而,多数情况下对于任意带高斯正形投影,将投影参考位置选择在测区中央并不能使投影变形在该准则下达到最优化。因此...
- 李祖锋赵庆志张先儒
- 文献传递
- 基于SPEI-RRV和MC的云贵高原干旱状态识别
- 2024年
- 全球变暖趋势明显,致使区域性干湿变化特征的不确定性加剧。通过计算标准化降水蒸散指数(SPEI),结合可靠性-回弹性-脆弱性指标(reliability-resilience-vulnerability,RRV)和马尔科夫链估计(Markov Chains,MC)统计2000~2022年云贵高原区域的干旱风险等级、干旱发生频率、涉及面积占比和平均持续时间,并采用Mann-Kendall检验法检验其趋势显著性,识别云贵高原的干旱事件,定量刻画干旱状态空间特征。结果表明:SPEI-RRV能够有效识别云贵高原干旱事件,该指数能较为精确地评价区域干旱状态;云贵高原78%的地区干旱状态有微弱的逐年加重趋势,有超过35%的概率会遭受从轻度到特级不同程度的干旱,东部丘陵区特旱的稳态概率为25%,该区域发生极端干旱概率较高。研究成果可为云贵高原干旱监测和干旱风险评估提供参考。
- 郝海宁王新鹏简灵活赵庆志
- 关键词：马尔科夫链云贵高原
- GNSS和非实测气象参数的PWV反演方法及其精度评估
- 2024年
- 水汽是大气的重要组成成分之一,其时空变化受气温、气压等多种气象因素的影响。因此,研究水汽反演影响因素对获取高精度水汽信息具有重要意义。以中国区域为例,研究利用全球导航卫星系统(global navigation satellite sys‐tem,GNSS)和非实测气象数据(气温和气压)探测大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的方法。首先,对欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第5代气候再分析数据集(ECMWF reanalysis v5,ERA5)提供的气温、气压和GNSS反演的天顶对流层延迟进行评估;其次,大气加权平均温度T_(m)是PWV反演的关键参数,对不同的T_(m)计算模型进行分析,确定中国区域最优T_(m)计算模型;最后,根据误差传播理论推导PWV的理论误差,利用非实测数据计算小时分辨率的PWV并进行精度评估。结果表明,利用GNSS获取的中国区域PWV与无线电探空/ERA5 PWV均有较好的时空一致性,降雨期间PWV的误差较非降雨期间稍大。所提方法获取的PWV理论误差为2.0 mm,实际误差为2.1 mm。因此,基于GNSS和非实测气象参数反演的PWV具有较高精度,对于研究中国区域水汽时空变化与分布具有重要意义。
- 赵庆志刘康李祖锋姚顽强姚宜斌
- 关键词：全球导航卫星系统大气可降水量
- 深度学习的大高差高海拔地区高程拟合方法
- 2024年
- 大高差高海拔地区的地形复杂多变,传统的高程拟合方法,如多项式拟合、曲面拟合、BP神经网络和遗传算法改进的神经网络等方法,拟合精度都有待提高。本文构建了一种基于深度学习的高程拟合方法,利用西部某铁路控制网的2020年一期二等水准测量数据,采用多层感知器(MLP)作为核心模型,通过结合RAdam优化器和GELU激活函数进行优化,该方法能够有效捕捉该地区的地形特征和高程变化规律,实现高精度的高程拟合。研究分析了不同优化器和激活函数组合对模型性能的影响,结果表明,深度学习模型在大高差高海拔地区高程拟合中表现出较佳性能,其均方误差(MSE)最低,平均绝对误差(MAE)最小,决定系数R 2最接近1,显著优于BP神经网络和遗传算法改进的神经网络方法。特别是RAdam优化器和GELU激活函数的组合,在模型性能上表现最佳。本文所构建出的深度学习大高差高程拟合方法,不仅精度较高且具有良好的泛化能力,能够适应大高差高海拔地区复杂多变的地形特征。
- 马下平王风凯赵庆志高余婷
- 关键词：高程拟合优化器激活函数
- 地基GPS大气可降水量估计及水汽层析研究
- 我国是一个洪涝灾害多发的国家，近年来，洪涝灾害的监测与防治越来越受到全社会的关注。利用GPS观测手段获取洪涝变化规律，为突发的洪涝等灾害进行预警预报，对国民经济的发展和社会和谐具有重要意义。
暴雨是引发洪涝灾害的重...
- 赵庆志
- 关键词：PWV卡尔曼滤波
- 文献传递
- 利用最小二乘支持向量机的短临降雨预测模型构建被引量：9
- 2021年
- 针对传统降雨预测理论错报率高及算法拟合精度低等缺陷,将与降雨过程相关的多种气象参数(温度、相对湿度、露点温度、气压等)及时间参数(年积日和天积时)引入短临降雨预测模型的构建。将新加坡2个GNSS和气象并址的测站(NTUS、SNUS)2010~2012年的气象数据及降雨数据作为样本,研究气象参数与降雨数据的时变特征,结果发现,降雨发生前气象参数均表现出异常的变化趋势,且各类气象参数与降雨均表现出弱相关性特征。基于该发现,首次应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型实现对未来降雨的预测,将气象参数和时间参数作为模型输入,降雨数据作为模型输出,并利用正确率(TFR)和错报率(FFR)评价LS-SVM模型的精度。实验结果表明,该算法可预测出99%的降雨事件,且FFR为40%;与现有最小二乘降雨预测模型相比,该算法的FFR降低近20%,TFR提高近10%。
- 赵庆志刘洋姚顽强
- 关键词：LS-SVMPWVGNSS气象参数
