地球定向参数高精度预报方法研究.pdf

《地球定向参数高精度预报方法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第29卷第2期2010年4月飞行器测控学报JournalofSpacecraftTT＆CTechnologyV01．29No．2Apr．2010地球定向参数高精度预报方法研究。许雪晴h2，周永宏1(1．中国科学院上海天文台·上海·200030；2．中国科学院研究生院·北京·100039)摘要：采用国际地球自转和参考系服务(IERS)的EOP05C04数据序列，对EOPs序列做数据预处理后，分析基础预报序列的长度和精度与EOP8不同跨度预报精度的联系，同时综合应用线性的自回归(Autoregressive，简写为AR)模型和非线性的人工神经网络(AnificialN

2、euralNetworks，简写为ANN)模型结合最小二秉外推法，对EOPs序列作预报计算对比。研究结果表明，预报中选取合适的基础预报序列和预报方法，可以实现EOPs的高精度预报。关键词：地球定向参数预报；AR模型；ANN模型；基础预报序列中图分类号：P228文献标识码：A文章编号：1674—5620(2010)02一0070一07HighPrecisionPredictionMethodofEarthorientationParametersXUXue-qin91”，ZHOUYong—hon91(1．shanghaiAstronomical0bservatory

3、，ChineseAcademyofSciences，shanghai200030#2．GraduateSch00lofChineseAcademyofSciences，Be的ing100039)Abstract：AfterpreprocessingoftheEOP05C04datasequencefromtheInternationalEarthRotationandReferenceSystemsService(IERS)，thepaperanalyzestherelationshipbetweenthelengthandprecisionofbaseseque

4、nceandtheEoPsforecastaccuracyfordifferenttimespans，andcomparestheEOPspredictionaccuracybetweentwometh—odsusirlgthelinearautoregressive(AR)modelandnonlinearartificialneuralnetwork(ANN)model，combingwiththeleastsquaresextrapolations．Theresultsshowthattheappropriateselectionofbasicdataser

5、iesandpredictionmethodcanrealizetheEOPshighprecisionforecast．Keywords：EOPsPrediction；ARModel；ANNModel；BasePredictionSequenceO引言地球自转运动[1。2]不仅表征地球整体的转动运动状态，也反映了固体地球与大气、海洋、地幔和地核在各种空间和时间尺度上的藕合过程，可用地球定向参数(Earth0rientationParameters，EOPs)来描述。广义上EOPs包括3部分：一是地轴方向相对于空间的变化，其周期部分为章动，长期变化为岁差；二是地轴

6、方向相对于地球本体的变化，称为极移；三是地轴自转的变化，直接反映的观测量是日长变化。EOPs影响到地心坐标系(历元平赤道坐标系，瞬时平赤道坐标系等)之间的相互转换，也影响时间系统(协调世界时UTC与世界时UTl)的相互转换，在卫星导航中有重要应用。现代测地技术(VLBI、GPS、SLR等)被广泛地应用到地球自转变化的常规监测中，提供了高精度和高时空分辨率的观测资料。然而，由于复杂的资料处理过程，目前VLBI和SLR技术获取的EOPs往往需要延迟2天～5天，现代空间导航对高精度EOPs预报值的需求日益增长，使得寻求高精度EOPs预报方法成为一项值得深入研究的课题。本

7、文主要分析基础预报序列的长度和精度对EOPs预报精度的影响，并应用线性的AR模型和非线性的ANN模型对EOPs残差序列作预报，结合最小二乘·收稿日期：2010—02一04；修回日期：2010一03—16基金项目：国家自然科学基金(10673025，10633030)，中科院精密导航定位与定时技术重点实验室开放基金(2009PNTT05)和上海市科学技术委员会(06DZ22101)资助项目第一作者简介；许雪晴(1984一)，女。研究生，主要研究方向为地球自转和空间大地测量数据分析，E．mial：xqxu@shao．ac．cll第2期许雪晴，等：地球定向参数高精度预报

8、方法研究外