连续重力观测潮汐与非潮汐信号提取与处理平台设计与实现

介绍了连续重力观测潮汐与非潮汐信号提取与处理平台的平台架构、数据库、主要功能模块、技术特点与功能特性等。该平台面向中国地震重力站网的大网运维业务需求和海量数据处理需求,以连续重力数据处理中的潮汐信号处理、非潮汐信号处理、时频变换等科学计算为核心,基于大数据技术实现了中国地震重力站网海量数据的自动清理、数据质量自动评估、数据产品自动产出,产出重力潮汐因子、时频图等24种数据产品,提升了连续重力观测数据的应用效能和地震重力站网的运行、管理和服务水平。

基于验潮站组网的深度基准面确定

分析了短期和临时验潮站深度基准确定的不统一性。重点研究了以长期验潮站作为控制,将验潮站组网传递确定深度基准面的方法,具体阐述了最小二乘拟合求取潮差比与平差方法求取深度基准值的计算方法与原理。利用仿真实验与实例计算论证了该方法的合理与可靠性。得出的结论是:在海道测量作业海域,基于验潮站组网确定深度基准可以达到理想的精度,且获得含义统一的深度基准面。

基于CNN-BiLSTM的潮汐电站潮位预测

潮汐电站的优化运行需要进行潮位预测。针对传统调和分析方法不能有效处理潮位非线性和非平稳的特性的问题,提出一种CNN-BiLSTM的预测模型,以滑动数据窗口构造潮位数据的特征图作为输入,利用1D CNN提取潮位数据深层特征,然后采用BiLSTM网络生成特征描述,最后输出预测结果。采用芝加哥港口的潮汐数据进行了实验,所提预测模型与调和分析及LSTM模型相比,均方根误差分别降低了66.26%和30.11%。算例结果表明CNN-BiLSTM模型可以实现高精度的短期潮位预测。

利用半参数模型估计确定验潮组网的深度基准面

深度基准面的确定是进行海洋测量的基础,准确确定深度基准面是进行海洋测量的有效前提。提出了一种将CORS技术与验潮组网技术进行结合的新传递深度基准面的方法,实现长、短期验潮站同步验潮实现深度基准面的增强传递;提出了采用半参数模型理论来求取潮差比的计算方法;具体阐述了验潮组网通过间接平差求取短期验潮站的深度基准面的计算方法,减少了验潮测量的人力投入,计算潮差比时考虑了系统误差的影响,计算短期验潮站时考虑了观测误差对深度基准面传递的影响。