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10 个结果
  • 简介:本文对瞬时极的移动速度用自回归谱估计的Marple算法进行了周期分析,结果表明,瞬时极的移动速度可能存在着2386.天(6.5天)、1168.9天(3.2年)、321.3天、163.7天、130.1天及92.7天等6个周期,同时计算了极移的振幅和周期,发现极移的速度与极移的振幅正相关,与极移的周期负相关,并且发现厄尔尼诺现象都出现在地极移动周期较短的年份。

  • 标签: 极移 频谱分析 周期 瞬时极 厄尔尼诺事件 自回归谱分析
  • 简介:通过对上海天文台佘山观测基地1997年3月至5月初期间所得到的Hale-Bopp彗星喷流观测资料的处理和分析,发现该彗星的喷流结构有周期性变化,其周期为8~9天,这种周期变化可能与彗星的自转轴在空间的进动周期有关。

  • 标签: HALE-BOPP彗星 喷流结构 周期变化
  • 简介:通过实际天文测得到的日变化资料的分析研究,证实了将非线笥的跳步时间序列分析模型(LSTSA)结合到小波变换中,能够有效削弱小波变换中时频谱的端部畸变效应,显著提高对低频信号的检测能力。LSTSA模型将对不上波变换中时频谱技术的更好、更广泛的应用作出一定的贡献。

  • 标签: 日长变化 小波变换 LSTSA模型 跳步时间序列分析 频谱 端部效应
  • 简介:用1984-1999年期间的地极坐标序列和两个大气角动量序列。分析了不同Chandler周期和品质因子Q的取值对Chandler摆动周期激发的功率谱密度,以及观测激发与大气激发之间的相干系数和相干相位的影响,结果表明,不同Chandler周期和品质因子Q的取值对观测激发的功率谱密度,以及观测激发与大气激发之间的相干系数有很大影响。因此,在分析Chandler摆动的观测激发与地球物理激发的关系时,不能仅以观测激发与某个地球物理激发序列(如大气激发)的更好逼近来选择Chandler摆动的最佳周期,因为Chandler摆动是多种地球物理激发共同作用的结果。

  • 标签: Chandler摆动周期 大气激发 地极移动 激发机制 品质因子
  • 简介:采用统计定轨理论中的协方差分析方法讨论了卫星激光测距资料解乍地球自转的短周期变化(sub-daily)可达到的内符和外符精度,建立协方差分析的Givens-Gentlemen正交变换算法,并将精密定轨和参数解算理论中的多级复弧法推广到协方差分析中,同时考察不解算地球自转的短周期变化时,其误差对精密定

  • 标签: 协方差分析 变化协方差 地球自转
  • 简介:采用统计定轨理论中的协方差分析方法讨论了卫星激光测距资料解算地球自转的短周期变化(sub-daily)可达到的内符和外符精度。建立协方差分析的Givens-Gentlemen正交变换算法,并将精密定轨和参数解算理论中的多级复弧法推广到协方差分析中。同时考察不解算地球自转的短周期变化时,其误差对精密定轨和解算地球自转参数的影响。

  • 标签: 协方差分析 天文地球动力学 地球自转参数 周日项 短周期项
  • 简介:变化的预报具有重要的科学意义和实际应用价值。非线性的人工神经网络技术中的反向传播模型(BP网络)可用于预报日变化。BP网络的拓扑结构决定了神经网络解决问题的能力,针对不同的问题需要采用不同的网络结构。该文分析了神经网络的拓扑结构算法,选用最小均方误差法确定网络的拓扑结构,并将此应用于日变化预报。结果表明,该方法是可靠和有效的。

  • 标签: 日长变化 神经网络 BP网络 最小均方误差法
  • 简介:针对广义回归神经网络用于日变化预报过程中,样本的输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用2种输入方式:即样本按不同跨度输入以及按连续输入,对日变化进行预报。最终证明不同的样本输入方式对日变化预报精度的影响较大,样本按跨度输入在超短期预报中预报精度较高,样本采用连续输入的方式在短期和中期预报中预报精度较高。

  • 标签: 广义回归神经网络 日长变化预报 输入方式 相关性
  • 简介:本文描述了子波变换分析的基本原理,并用这一方法分析了日、大气角动量和太阳活动指数的MJO特性。结果表明:几种序列均存在着40-60天高频变化,且这些变化在不同历元处有显著的差别,这些时空变化特性将进一步揭示太阳活动指数与日、大气之间的相互关系。作者认为,子波变换分析可帮助我们考虑这些序列之间的动力学机制。

  • 标签: 时间序列 子波变换分析 大气角动量 太阳活动指数 日长
  • 简介:本文简单回顾了上海天文台VLBI数据采集(简称终端)系统建立的过程。着重叙述了佘山25米站VLBI终端系统的组成和主要性能,以及自1987年以来运动情况和对该系统改进与完善方面所作的一些工作。

  • 标签: 甚长基线干涉仪 数据处理 上海天文台 VLBI观测 技术改进