PC_GAMIT软件及其应用
- 格式:pdf
- 大小:156.06 KB
- 文档页数:3
Gamit软件安装说明SUSE Linux 8.0使用说明一、安装组件选择:1,在categories中选择:●Advanced-Devel●Gnome System●KDE Desktop Environment●Linux Development Tools●Network/Server●Help Support Documentation2,选择Single Package,在其中利用Search选择需要安装的组件,OK3,利用Time Zone改时间/时区二、Login Shell修改安装完毕,利用Yast2控制项(用户及密码)修改为CSH三、使Windows下的磁盘分区(包括NTFS文件系统)可用:1,修改etc/fstab.文件,在其中增加: mount –a (链接指定的磁盘分区) 或2,在root的/sbin/下,运行fdisk /dev/hda 查看分区情况(p 查看,q退出)运行mkdir Dell_D 建立链接目录运行mount /dev/hda5 Dell_D 完成链接。
四、修改启动系统选项编辑lilo.conf(或Redhat的grub.conf)文件,更改启动顺序,并运行lilo(或grub)。
五、Gamit 等软件路径设置1,在一般用户的首级目录(例如:home/cxc/)下,拷贝/etc的csh.cshrc文件为.cshrc:cp /etc/csh.cshrc .cshrc2,编辑.cshrc文件,在其最后一行增加如下路径:Setenv PATH“/home/cxc/gs110/com:/home/cxc/gs110/gamit/bin: /home/cxc/gs110/kf/bin: $PATH”($PATH表示以前设置的路径)3,运行 source .cshrc 以激活以上设置六、设置vi在/etc/vimrc中设置vi,将其中打开“syntax on”选项(去掉22行号)。
GPS气象学主要参考文献(1990-2010)毕研盟, 毛节泰, 李成才, 等. 2006a. 利用GPS的倾斜路径观测暴雨过程中水汽空间分布. 大气科学, 30(6) : 1169~1176毕研盟, 毛节泰, 刘晓阳, 等. 2006b. 用地基GPS遥感倾斜路径方向大气水汽总量. 地球物理学报, 49(2) : 335~342毕研盟, 毛节泰, 杨光林, 等. 2004. 地基GPS遥感观测安徽地区水汽特征. 气象科技, 32 (4): 225~228蔡昌盛, 高井祥. 2009. 利用GPS观测值反演电离层总电子含量的时空变化. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 28(5): 727~730曹丽青, 余锦华, 葛朝霞. 2005. 华北地区大气水汽含量特征及其变化趋势. 水科学进展, 16(3) : 439~ 443曹云昌, 方宗义, 夏青等. 2007. 地基GPS气象站网建设指南. 北京:气象出版社曹云昌, 陈永奇, 李炳华, 等. 2006. 利用地基GPS测量大气水汽廓线的方法.气象科技, 34(3): 241~245曹云昌, 方宗义, 李成才, 等. 2005. 利用GPS 和云图资料监测北京地区中小尺度降水的研究. 高原气象, 24(1) : 91~96曹云昌, 方宗义, 夏青. 2004a. 地空基GPS探测应用研究进展. 南京气象学院学报, 27(4) : 565~572曹云昌, 方宗义, 夏青. 2004b. 轨道误差对近实时GPS遥感水汽的影响研究. 气象科技, 32(4): 229~232曹云昌, 方宗义, 夏青. 2005b. GPS遥感的大气可降水量与局地降水关系的初步分析. 应用气象学报, 16(1) : 54~59曹云昌, 陈永奇, 李柄华, 等. 2005a. 导航卫星信号湿延迟化模型和数值模式的比较. 全球定位系统, 5: 1~5陈娇娜, 李国平. 2009a. 地基GPS水汽监测应用系统的研究进展.武汉大学学报·信息科学版, 34(增刊):1~4陈娇娜, 李国平, 黄文诗.2009b. 华西秋雨天气过程中GPS遥感的水汽总量的演变特征,应用气象学报,20(6):753~759陈娇娜, 李国平, 郝丽萍, 等.2009c. 成都地区秋、冬季地基GPS遥感的可降水量的时空变化分析,气象科学,29(5):682~686陈俊平, 王解先, 陆彩萍. 2005. GPS 监测水汽与水汽辐射计数据的对比研究. 大地测量与地球动力学, 25(3) : 125~128陈俊勇. 1998a. 利用GPS反解大气水汽含量. 测绘工程, 7(2) : 6~8陈俊勇. 1998b. 地基GPS遥感大气水汽含量的误差分析. 测绘学报, 27 (2) : 113~118陈洪滨, 吕达仁. 1996. GPS测量中的大气路径延迟订正. 测绘学报, 2: 127~132陈世范. 1999. GPS气象观测应用的研究进展与展望. 气象学报, 57(2): 242~252陈小雷, 景华, 仝美然, 等. 2007. 地基GPS遥测大气可降水量在天气分析诊断中的应用. 气象, 33(6): 19~24陈兆林, 张书毕, 冯华俊. 2009. GPS定位与水汽反演中对流层干延迟的订正研究. 气象科学, 29 (4) : 527~530程宗颐, 庄雪娟. 2004. 上海地区GPS综合应用网数据采集处理中心及其自动化处理软件简介. 中国科学院上海天文台年刊, 25: 144~149218程晓, 徐冠华, 周春霞, 等. 2002. 应用GPS资料反演南极大气可降水量的试验分析. 极地研究, 14: 136~144楚艳丽, 郭英华, 张朝林, 等. 2007. 地基GPS 水汽资料在北京“7.10”暴雨过程研究中的应用. 气象, 33(12) : 16~22何平, 徐宝祥, 周秀骥, 等. 2002. 地基GPS反演大气水汽总量的初步试验. 应用气象学报, 13(2): 179~183党亚民, 王权, 冯金涛. 1999. 利用GPS 资料反演大气水汽含量的研究. 测绘科技动态, (3) : 2~5刁秀广, 朱君鉴, 黄秀韶, 等. 2008. VIL 和VIL 密度在冰雹云判据中的应用. 高原气象, 27(5): 1131~1139丁金才. 2009. GPS气象学及其应用. 北京:气象出版社丁金才, 叶其欣. 2003. 长江三角洲地区近实时GPS气象网. 气象, 29(2) : 26~29丁金才, 叶其欣, 黄炎, 等. 2003. 2002 年汛期长江三角洲地区GPS 观测大气可降水量的统计分析.大气科学研究与应用, (1) : 26~35丁金才, 黄炎, 叶其欣, 等. 2004. 2002年台风Ramasun 影响华东沿海期间可降水量的GPS观测和分析. 大气科学, 28(4) : 613~624丁金才, 叶其欣, 马晓星, 等. 2006. 区域GPS气象网站点合理布设的几点依据. 气象, 32(2) : 34~39 丁继新, 成英燕, 王权, 等. 2002. 利用GPS技术遥感大气对流层水汽含量的研究. 测绘科学, 27(2): 16~19杜瑞林, 乔学军, 王琪, 等. 2005. 用地基GPS资料分析大气可降水汽总量. 大地测量与地球动力学, 25(3) : 121~124范磊, 符养, 杜晓勇, 等. 2008. 雾灵山山基掩星观测反演误差分析. 武汉大学学报信息科学版, 33(1): 89~92葛茂荣, 刘经南. 1997. PC-GAMIT软件及其应用. 测绘通报, 2: 21~23顾清源, 徐会明, 陈朝平, 等. 2006. 四川盆地大雾成因剖析. 气象科技, 34(2): 162~165谷晓平. 2004. GPS水汽反演与降雨预报方法研究. 北京:中国农业大学博士论文谷晓平, 王长耀, 王汶. 2004. GPS水汽遥感中的大气干延迟局地订正模型研究. 热带气象学报, 20(6) : 697~704谷晓平, 王长耀, 吴登秀. 2005. GPS水汽遥感中的大气加权平均温度的变化特征及局地算式研究. 气象科学, 25(1) : 79~83谷晓平, 王长耀, 蒋国华. 2005. 地基GPS遥感大气水汽含量及在气象上的应用. 气象科学, 25(5): 543~550郭洁, 李国平. 2007. 地基GPS探测水汽的发展与气象业务应用. 大地测量与地球动力学, 27(专刊): 35~42郭洁, 李国平, 黄丁发. 2008. 基于40年探空资料的川渝地区对流层加权平均温度及其局地建模. 武汉大学学报·信息科学版, 33(专辑): 43~46郭洁, 李国平. 2009a. 川渝地区大气可降水量的气候特征以及与地面水汽量的关系. 自然资源学报, 24(1): 344~350郭洁,李国平,陈娇娜,等.2009b. 持续低温雨雪天气中地基GPS水汽异常输送信号. 见:中国气象局成都区域气象中心和中国气象局成都高原气象研究所编. 2008年西南地区东部持续低温雨雪冰冻灾害机理研究和服务评估分析,北京;气象出版社,109~113郭洁, 李国平, 黄文诗, 等. 2009c. 不同类型降雨过程中GPS可降水量特征的对比分析,水科学进展,20(6):763~768郭志梅, 李黄, 缪启龙. 2008. GPS 探测气象参数的技术进展. 气候与环境研究, 13(2): 212~224胡雄, 张训诫, 吴小成, 等. 2006. 山基GPS掩星观测实验及其反演原理. 地球物理学报, 49 (1):22~27黄栋, 黄瑚, 李金岭, 等. 1997. GPS无线电掩星技术监测地球大气. 地球科学进展, 12(3) : 217~223蒋虎. 2001. 空基GPS遥感地球大气参数方法研究. 测绘学报, 30(3) : 238-242蒋虎, 黄珹, 严豪健. 2000. 空间GPS无线电掩星反演大气参数方法及其应用. 地球科学进展, 15 (5) : 565~570蒋虎, 黄珹, 严豪键. 2001. 无线电掩星反演大气参数误差分析及应用进展. 地球物理学报, 16(1): 82~88焦文海, 段五杏, 马欣. 2000. “中国地壳运动观测网络”工程1998年GPS联测数据的处理. 测绘通报, 11: 13~14金慧华, 白征东, 过静捃, 等. 2008. 地基GPS反演水汽的影响因素分析. 测绘科学, 33(4): 65~67金慧华, 白征东, 樊月波. 2009. 山基GPS掩星反演大气对流层折射率原理及其主要影响因素分析.工程勘察, (9) : 74~76卡普兰(Kaplan E D). 2002. GPS原理与应用. 邱致和, 王万义译. 北京:电子工业出版社李炳华, 黎守德. 2005. 全球卫星定位系统水汽资料在暴雨临近预报中的发展和应用. 第十九届粤港澳气象科技研讨会. 3李成才, 毛节泰, 李建国, 等. 1999. 全球定位系统遥感水汽总量. 科学通报, 44(3) : 333~336李成才, 毛节泰. 1998. GPS地基遥感大气水汽总量分析. 应用气象学报, 9(4) : 470~477李成才, 毛节泰. 2004. 地基GPS 遥感大气水汽总量中的“静力延迟”和“湿延迟”. 大气科学, 28(5): 795~800李黄. 2006. 全球定位系统气象参数探测(GPS/MET)技术讲座.中国气象报李佳英, 俞小鼎, 王迎春. 2006. 用探空资料检验中尺度数值模式对强对流天气的诊断分析能力. 气象, 32(7) : 13-17李建国, 毛节泰, 李成才. 1999. 使用全球定位系统遥感水汽分布原理和中国东部地区加权“平均温度”的回归分析. 气象学报, 57(3) : 283~292李国翠, 李国平, 连志鸾, 等. 2007. 地基GPS水汽资料在石家庄一次暴雨过程中的应用. 气象与环境科学, 30(3): 50~53李国翠, 李国平, 景华, 等. 2008a. 华北三站地基GPS反演的大气可降水量及其特征. 气象科学, 28(4): 389~394李国翠, 李国平, 连志鸾, 等. 2008b. 不同云系降水过程中GPS可降水量的特征. 高原气象, 27(5): 1066~1073李国翠, 李国平, 刘凤辉, 等. 2009a. 华北地区水汽总量特征及其与地面水汽压关系. 热带气象学报, 25(4): 488~494李国翠, 李国平, 刘凤辉, 等. 2009b. 华北地区地基GPS水汽反演中加权平均温度模型研究. 南京气象学院学报, 32(1): 80~86李国翠,李国平,王丛梅,等.2010. 应用GPS可降水量和加密自动站资料对一次高空冷涡暴雨的分析. 云南大学学报(自然科学版),32(S2):194~200李国平. 2007. 地基GPS遥感大气可降水量及其在气象中的应用研究. 西南交通大学博士论文李国平, 黄丁发. 2004. GPS遥感区域大气水汽总量研究的回顾与展望. 气象科技, 32(4) : 201~205李国平, 黄丁发. 2005. GPS气象学研究及应用的进展与前景. 气象科学, 25(6) : 651~661李国平, 黄丁发, 刘碧全. 2006a. 地基GPS遥感的成都地区夏季可降水量的日循环合成分析. 水科学进展, 17(2) : 160~163李国平, 黄丁发, 刘碧全. 2006b. 成都地区地基GPS观测网遥感大气可降水量的初步试验. 武汉大学学报信息科学版, 31(12) : 1086~1089李国平, 陈娇娜, 黄丁发, 等.2009. 地基GPS水汽实时监测系统及其气象业务应用. 武汉大学学报信息科学版,34(11):1328~1331李国平等. 2010.地基GPS气象学,北京:科学出版社李天文,2003. GPS原理及应用.北京:科学出版社李铁林, 刘金华, 刘艳华, 等. 2007. 利用双频微波辐射计测空中水汽和云液水含量的个例分析. 气象, 33(12): 62~68李薇, 李永振, 汤达章. 2006. 使用VIL选择人工增雨作业区域. 气象科学, 26(4): 432~435李薇, 金德镇, 郑娇恒, 等. 2005. 垂直累积液态水含量应用拓展浅析. 南京气象学院学报, 28(4): 275~280李延兴. 2000. 应用GPS 技术监测可降雨量试验研究. 大地形变测量, (1) : 14~23李延兴, 胡新康, 赵承坤. 1999. GPS 监测网数据处理方案研究. 测绘学报, 28(1):62~66李延兴, 徐宝祥, 胡新康, 等. 2000. 用地基GPS观测站遥测大气含水量和可降雨量的理论基础与试验结果. 中国科学(A辑), 30(增刊) : 107~110李延兴, 徐宝祥, 胡新康, 等. 2001. 应用地基GPS 技术遥感大气柱水汽量的试验研究. 应用气象学报, 12(1) : 61~69李征航, 徐晓华, 罗佳等. 2003. 利用GPS观测反演三峡地区对流层湿延迟的分布及变化. 武汉大学学报信息科学版, 28(4) : 393~396梁丰, 李成才, 王迎春, 等. 2003. 应用区域地基全球定位系统观测分析北京地区大气总水汽量. 大气科学, 27(2) : 236~244梁宏, 刘晶淼, 李世奎. 2006. 青藏高原及周边地区大气水汽资源分布和季节变化特征分析. 自然资源学报, 21(4): 526~534林文鹏, 石婧, 王长耀. 2005. 滨江流域GPS 降水预报系统的研究与实现. 长江科学院院报, 22(3): 25~28刘基余. 2003. GPS卫星导航原理与方法. 北京:科学出版社刘基余, 李征航, 王跃虎, 等. 1993. 全球定位系统原理及其应用. 北京:测绘出版社刘说安, 杨名. 1999. GPS估计可降水量: WVR约束法. 大气科学(台), 27(2): 131~140刘旭春, 王艳秋, 张正禄. 2006. 利用GPS技术遥感哈尔滨地区大气可降水量的分析. 测绘通报, (4) : 10~12刘旭春, 王艳秋, 张正禄, 等. 2006. 地基GPS遥感大气水汽含量中加权平均温度获取方法的比较分析. 北京建筑工程学院学报, 22(2) : 38~40刘焱雄. 1999. 地基GPS技术遥感香港地区大气水汽含量. 武汉测绘科技大学学报, 28(3) : 245~248 刘焱雄, 陈永奇, H.B. Iz. 2000. 可降水分的误差分析. 武汉测绘科技大学学报, 25(5) : 105~107刘焱雄, 陈永奇, 刘经南. 2000. 利用地面气象观测资料确定对流层加权平均温度. 武汉测绘科技大学学报, 25(5) : 400~404刘焱雄, H. B. IZ., 陈永奇. 2000. GPS气象学中垂直干分量延时的精确确定. 测绘学报, 29(2): 172~180刘治国, 陶健红, 杨建才, 等. 2008. 冰雹云和雷雨云单体VIL演变特征对比分析. 高原气象, 27(6): 1363~1374刘志赵, 刘经南, 李征航. 2000. GPS技术在气象学中的应用. 测绘通报, (2) : 7~8刘志权, 方宗义, 徐建平, 等. 1996. 探测大气参数的GPS/MET方法. 气象科技, 146(2) : 1~7毛节泰. 1993. GPS的气象应用. 气象科技, 21(2) : 45~49刘国纬. 1997. 水文循环的大气过程. 北京:科学出版社, 66~98刘世祥, 王遂缠, 刘碧,等. 2006. 兰州市空中水汽含量和水汽通量变化研究. 干旱气象, 24(1) : 18~22 吕弋培, 殷海涛, 黄丁发等. 2008. 成都地区大气平均温度建模及其在GPS/PWV计算中的应用研究.测绘科学, 33(4) : 103~105吕世华, 陈玉春, 苏志侠, 等. 1996. 区域暴雨增强数值预报业务系统及其预报效果分析. 高原气象, 15(1): 1~10青盛, 吕弋培, 黄丁发,等. 2008. GPS水汽反演在成都地区的应用. 四川测绘, 31(3): 121~124曲建光. 2005. GPS遥感气象要素的理论与应用研究, 武汉大学博士论文曲建光. 1999. 由Saastamoinen和Hopfied 模型推算水汽含量的比较与分析. 测绘工程, (4) : 22~27曲建光, 吴壮. 2001. 从GPS推算大气水汽的误差分析. 测绘工程, 10(4) : 24~26曲建光, 刘基余. 2004. 利用GPS数据推算大气水汽含量动态模型的研究. 测绘通报, (2) : 5~7曲建光, 魏旭东, 王泽民, 等. 2003. 在高海拔地区Saastamonien 与Hopfield 模型推算水汽含量差异的研究. 武汉大学学报信息科学版, 28(4) : 397~399盛峥, 黄思训, 方涵先. 2004. 基于GPS掩星技术反演大气参数模型的优化. 全球定位系统, 6: 36~41盛峥, 黄思训, 张流青, 等. 2005. 利用GPS 技术探测大气中的水汽含量. 沈阳师范大学学报自然科学版, 23(1) : 33~37沈桐立, 闵锦忠, 吴诚欧, 等. 1996. 有限区域卫星云图资料变分分析的试验研究. 高原气象, 15(1): 58~67石娟, 沈桐立, 王盘兴. 2009. 遗传算法同化GPS可降水量资料的研究与应用. 气象科学, 29 (5): 584~590宋淑丽. 2004. 地基GPS网对水汽三维分布的监测及其在气象学中的应用.上海:中国科学院上海天文台博士论文宋淑丽, 朱文耀. 2003. 区域GPS 网实时计算可降水量的若干问题. 中国科学院上海天文台台刊, 24:20~24宋淑丽, 朱文耀. 2004. 地基GPS气象学研究的主要问题及最新进展. 地球科学进展, 19(2) : 250~251 宋淑丽, 朱文耀, 丁金才等. 2003. 上海GPS综合应用网对2002年长江三角洲地区入梅过程的监测.天文学进展, 21(2) : 180~184宋淑丽, 朱文耀, 丁金才, 等. 2004. 上海GPS综合应用网对可降水汽量的实时监测及其改进数值预报初始场的试验. 地球物理学报, 47 (4) : 631~638宋淑丽, 朱文耀, 程宗颐, 等. 2004. GPS信号斜路径方向水汽含量的计算方法. 天文学报, 45(3) :338~346宋淑丽, 朱文耀, 丁金才, 等. 2005. 上海GPS 网层析水汽三维分布改善数值预报湿度场. 科学通报, 50(20) : 2271~2277隋立芬, 许其凤. 2000. 高程及卫星轨道误差对Z坐标的影响. 测绘学院学报, (2) : 91~94万蓉, 郑国光. 2008. 地基GPS在暴雨预报中的应用进展. 28(6): 697~702王柏春, 彭洪淼, 顾大权, 等. 2002. COSMIC及其在气象领域的应用. 气象科学, 22(2):247~252王斌, 李树勇, 程强. 2002. GPS气象资料同化展望. 气象科技, 22(2) : 237~240王皓, 李国平, 陈娇娜. 2009. 运用GAMIT10.34解算成都地区的GPS可降水量. 成都信息工程学院学报, 24(5): 478~483王留朋, 过静珺, 金慧华等. 2005. GAMIT在LINUX操作系统上的安装和使用. 全球定位系统, 6: 43~46王黎俊, 孙安平, 刘彩红, 等. 2007. 地基微波辐射计探测在黄河上游人工增雨中的应用. 气象, 33(11): 28~3王天应, 施闯. 2007. GAMIT在PC机上的安装和使用. 地理空间信息, 5: 116~118王小亚, 朱文耀. 2003. GPS 监测电离层活动的方法和最新进展. 天文学进展, 21(1):33~40王小亚, 朱文耀, 严豪建. 1998. 地面GPS观测探测大气可降水量的方法和前景. 天文学进展, 16(2) : 136~142王小亚, 朱文耀, 严豪健, 等. 1999. 地面GPS探测大气可降水量的初步结果. 大气科学, 23(5): 605~612王鑫, 薛震刚, 杜晓勇, 等. 2002. GPS-L EO 掩星探测地球大气的方法. 全球定位系统, 5: 14~20王鑫, 薛震刚, 杜晓勇, 等. 2003. 利用无线电掩星观测数据反演大气水汽剖面. 电波科学学报, 18(4) : 462~465.王勇, 柳林涛, 刘根友. 2005. 基于水汽辐射计与GPS湿延迟的对比研究. 大地测量与地球动力学, 25(4) : 110~113王勇, 柳林涛, 梁洪有, 等. 2006. 基于GPS技术的高原与平原地区可降水量的研究. 大地测量与地球动力学, 26(1): 88~91王勇, 柳林涛, 郝晓光, 等. 准实时地基GPS可降水量的解算方案与可靠性研究. 热带气象学报, 2007, 23(2): 177~181王勇, 刘严萍, 柳林涛, 等. 2007. 区域GPS网对流层延迟直接推算可降水量研究. 热带气象学报, 23(5): 510~514汪俊寰, 史天元. 2000. 以全球定位系统估算大气湿延迟量. 测量工程(台), 42(3) : 3~16吴建军, 王鑫, 吕达任, 等. 2007. 北京可降水量变化特征的地基GPS观测与分析. 南京气象学院学报, 30(3): 377~382徐平, 尹继尧, 吴培稚, 等. 2006. 北京市GPS网解算时IGS站的选取实验. 大地测量与地球动力学, (1) : 49~52,62萧佐, 张东和. 2000. 通过GPS测量数据研究电离层电子总含量的逐日变化. 空间科学学报, 20(2): 97~102.谢娜, 王咏青. 2009. 基于GPS可降水资料的成都地区一次持续性暴雨的分析. 高原山地气象研究, 29(3): 55~59徐红, 甘德清, 王勇. 2010. 基于MA TLAB的GPS水汽自动处理系统的研究. 矿山测量, (1): 52~54徐晓华, 李征航, 罗佳. 2003. 利用GPS掩星资料反演地球中性大气参数折射角方法研究. 武汉大学学报, 28 (5) : 598~592徐裕华. 1991. 西南气候. 北京:气象出版社严豪健, 郭鹏, 张贵霞, 等. 2003. 上海天文台GPS掩星技术研究现状. 中国科学院上海天文台台刊, 24: 39~47杨光林, 刘晶淼, 毛节泰. 2002. 西藏地区水汽GPS 遥感分析. 气象科技, 30(5) : 266~272杨红梅. 1998. 用单站探空资料分析对流层气柱水汽总量. 气象, 24(9) : 8~11杨红梅, 徐宝样, 周秀骥. 2000. GPS资料在天气分析中的应用. 气象科技, (4) : 32~34杨红梅, 何平, 徐宝祥. 2002. 用GPS资料分析华南暴雨的水汽特征. 气象, 28(5) : 17~21杨景梅. 1996. 我国可降水量同地面水汽压的经验表达式. 大气科学, 20(5) : 620~626杨景梅. 2002. 用地面湿度参数计算我国整层大气可降水量及有效水汽含量方法的研究. 大气科学, 26(1) : 9~22杨力. 2001. 大气对GPS测量影响的理论与研究. 信息工程大学博士学位论文杨露华, 叶其欣, 邬锐, 等. 2006. 基于GPS/Pwv资料的上海地区2004年一次夏末暴雨的水汽输送分析. 气象科学, 26(5) : 502~508姚建群, 丁金才, 王坚捍, 等. 2005. 用GPS可降水量资料对一次大~暴雨过程的分析. 气象, 31(4): 48~52岳迎春, 明祖涛, 俞艳.GPS站水汽压与可降水分关系的探讨, 测绘科学, 34(5): 164~164袁野, 王成章, 蒋年冲, 等. 2005. 不同云天条件下水汽含量特征及其变化分析. 气象科学, 25(4) :394~398袁招洪, 丁金才, 陈永林. 2004a. 中尺度数值预报模式预报水汽与GPS 观测的比较研究. 大气科学,28(3) : 433~440袁招洪, 丁金才, 陈敏. 2004b. GPS观测资料应用于中尺度数值预报模式的初步研究. 气象学报, 62(2) : 200~212岳迎春, 吴北平, 李征航. 2003. 地基GPS技术探测大气水汽含量的误差分析. 全球定位系统, (5): 14~17翟盘茂, 周琴芳. 1997. 中国大气水分气候变化研究. 应用气象学报, 8(3) : 342~351赵峰, 戴连君, 聂志锋, 等. 2006. GPS水汽含量自动处理系统的研究及应用. 测绘科学, 31(6): 63~64 赵玲, 梁宏, 崔彩霞. 2006. 乌鲁木齐地基GPS数据的解算和应用. 干旱区研究, 23(4): 654~657赵有兵, 黄丁发, 顾利亚, 等. 2008. 利用地基GPS资料分析成都地区大气可降水量. 测绘工程, 17(1):14~19章红平, 刘经南, 朱文耀, 等. 2005. 利用地基GPS技术反演武汉地区大气可降水分. 天文学进展, 23(2) : 169~179张朝林, 陈敏, Kuo Ying-Hwa 等. 2005. “0017”北京特大暴雨模拟中气象资料同化作用的评估. 气象学报, 63(6) : 922~932家诚, 林之光. 1985. 中国气候. 上海: 上海科学技术出版社, 196~222张学文. 1988. 新疆的空中水. 新疆气象, (7) : 1~7张学文. 2004. 可降水量与地面水汽压力的关系. 气象, 30(2) : 9~11张瑜, 魏山城. 2005. Hopfield大气模型的精度分析.河南师范大学学报自然科学版, 33(4): 46~49郑作亚. 2003. Bernese GPS 4.2版本数据处理软件的介绍与探讨. 中国科学院上海天文台年刊, 24: 143~149周国君, 潘雄. 2006. GPS水汽遥感中加权平均温度获取方法研究. 测绘与空间地理信息. 29(4): 14~16周自江, 朱燕君, 姚志国, 等. 2006. 四川盆地区域性浓雾序列及其年际和年代际变化. 应用气象学报, 17(5): 567~573神田学. 2000. 首都圈局地对流性暴雨和GPS可能降水量的时空变化. 天气, 47(1) : 7~15(日文)新村典子. 2000. 首都圈GPS可能降水量和降水之间的统计关系. 天气, 47(9) : 635~642(日文) Ahmad B, G L Tyler. 1999. Systematic errors in atmospheric profiles obtained from Abelian inversion of radio occultation data: Effects of large-scale horizontal gradients. J. Geophys. Res., 104, (D4):3971~3992 Askne J, Nordius H. 1987. Estimation of tropospheric delay for microwaves from surface weather data. Radio Sci., 22:379~386Baker H C, Dodson A H, Penna N T,et al. 2001. Ground-based GPS water vapour estimation: potential for meteorological forecasting. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics., 63:1305~1314Balling R C. 1985. Warm season nocturnal precipitation in the Great Plains of the United States. J. Climate Appl. Meteor., 24:1381~1387Barros A P, Joshi M, Putkonen J, et al. 2000. A study of the 1999 monsoon rainfall in a mountainous region in central Nepal using TRMM products and rain gauge observations. Geophys. Res. Lett. ,27:3683~3686 Bevis M, Businger S, Herring T A, et al. 1992. GPS Meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the Global Positioning System. J. Geophys. Res., 97: 15787~15801Bevis M, S Businger, S Chiswell, et al. 1994. GPS Meteorology: Mapping zenith wet delays onto precipitable water. J. Appl. Meteor., 33:379~386Boudouris G. 1963. On the index of refraction of air, the absorption and dispersion of centimeter waves in gases. J. Res. Natl. Bur. Stand., 67:631~684Bouma H R, B Stoew. 2001. GPS observations of daily variations in the atmospheric water vapor content.Phys.Chem.Earth.(A), 26(6-8):389~392Braun J, C Rocken, R Ware. 2001. V alidation of line-of-sight water vapor measurements with GPS.Radio Sci., 36:459~472Braun J, C Rocken. 2003. Water vapor tomography within the planetary boundary layer using GPS. International Worhshop on GPS Meteorology. 14~17 Jan Tsukuba Japan.Businger S, R Chiswel, M Bevis,et al. 1997. The promise of GPS in atmospheric monitoring. Bull. Amer. Met. Soc., 77(1):5~7Chen Y L, A J Nash. 1994. Diurnal variation of surface airflow and rainfall frequencies on the island of Hawaii. Mon. Wea. Rev., 122: 34~56Coster A J, M Buonsanto, E M Gaposchkin, et al. 1990. Ionospheric and tropospheric path delay obtained from GPS integrated phase. Adv. Space Res., 10(8):105~108Dai A, F Giorgi, K E Trenberth. 1999. Observed and model simulated precipitation diurnal cycle over the contiguous United States. J. Geophys. Res., 104: 6377~6402Davis J L, T A Herring, I I Shaprio, et al. 1985. Geodesy by radio inter-ferometry:Effects of atmospheric modeling errors on estimates of baseline length. Radio Sci., 20: 1593~1607De Pondeca M and Zou X. 2001. A case study of the variational assimilation of GPS zenith delay observations into a mesoscale model.J Appl Meteor, 40:1559~1576Dodson A H, H C Baker. 1998. Accuracy of orbit for GPS atmospheric water vapor estimation. Phy.Chem.Earth, 23(1):119~124Duan Jingping, M Bevis, Fang Peng, et al. 1996. GPS meteorology: Direct estimation of the absolute value of precipitable water. J. Appl. Meteor., 35:830~838Elgered G, J L Davis, T A Herring, et al. 1991. Geodesy by radio inter-ferometry: Water vapor radiometry for estimates of the wet delay. J. Geophys. Res., 95: 6541~6555Emardson T, G E Range, J M Johansson. 1998. Three months of continuous monitoring of atmospheric water vapor with a network of Global Positioning System receiver. J. Geophys. Res., 103(D2):1807~1820 Feng D D, B M Herman. 1999. Remote sensing the Earth’s atmosphere using the Global Positioning System (GPS)-The GPS/MET data analysis. J. Atmos. Oceanic Tech., 16: 989~1002Flores A, G Ruffini, A Rius. 2000. 4D tropospheric tomography using GPS slant wet delays. Ann.Geophysicae, 18: 223~234Foelsche U, G Kirchengast. 2001. Troposphere water vapor imaging by combination of ground-based and space-borne GNSS sounding data. J.Geophys.Res., 106:27221~27231Fujibe F. 1988. Diurnal variations of precipitation and thunderstorm frequency in Japan in the warm season, Pap. Meteor. Geophys., 39: 79~94Gaffen D, Elliot W P, Robok A. 1992. Relationship between tropospheric water vapor and surface temperature as observed radiosondes. Geophys, Res. Lett., 19:1839~1879Galina D, G Gendt, C Reigber. 1999. Operational water vapor estimation in a dense German network. IGS 1999 Technical Report, 375~384Ge M, E Calais. 2000. Reducing satellite orbit error effects in near real-time GPS zenith tropospheric delay estimation for meteorology.Geophys. Res. Lett., 27:1915Gendt G, G Dick, C Reigber, et.al. 2004. Near real time GPS water vapor monitoring for numerical weather prediction in Germany. J. Meteor. Soc. Japan, 82(1B):361~370Gradinarsky L P, Johansson J M, Bouma H R, et al. 2002. Climate monitoring using GPS.Phys Chen. Earth, 27:335~340Guo Y, Y H Kuo, J Dudhia et al. 2000. Four-dimensional variational data assimilation of heterogeneousmesoscale observations for a strong convective case. Mon.Wea. Rev. 128: 619~643Gutman S I, S G Benjamin. 2001. The role of ground-based GPS meteorological observations in numerical weather prediction. GPS Solutions, 4(4):16~24Ha S Y, Y H Kuo, Y R Guo. 2002. Assimilation of ground-based GPS slant-path water vapor measurements and its impact on short-range prediction of pre-frontal squall line: An OSSE study. Proceedings of Third US-Korea Joint workshop on Storm Scale and Mesoscale Weather Analysis and Prediction. Boulder, CO, 2: 20~22Ha S Y, Guo Y R, Roken C. 2002. Comparison of GPS Slant Wet Delay Measurements with Model Simulations during the Passage of a Squall Line. Geophys Res Lett, 29(23):2113~2116Henk K B, H V an der Marel, G A Andre, et al. 2002. Integrated atmospheric water vapor estimates from a regional GPS network.J. Geophys. Res., 107, 10.1029/2000JD000094Herring T A. 1992. Modeling atmospheric delays in the analysis of space geodetic data. Symposium on Refraction of Transatmospheric siginals in Geodesy. 36:243~248Hopfield H S. 1971. Tropospheric effect on electromagnetically measured range: prediction from surface weather data. Radio Science, 6:357~367Hugentobler U, S Schaer, P Fridez. 2001. Bernese GPS software version 4.2, Astronomical Institute, University of BerneIngold T, R Peter, N Kampfer. 1998. Weighted mean tropospheric temperature and transmittance determination at millimeter-wave frequencies for ground-based applications. Radio Sci., 33(4): 905-918 Iwabuchi T, I Naito, N Mannoji. 2000. A comparison of Global Positioning System retrieved precipitable water vapor with the numerical weather prediction analysis data over the Japanese Islands.J.Geophys.Res., 105:4573~4585Iwabuchi T, Y Shoji, S Shimada et al. 2004. Tsukuba GPS dense net campaign observations: Comparison of the stacking maps of post-fit phase residuals estimated from three software packagesr. J. Meteor. Soc. Japan, 82(1B):315~330Iwasaki H, Mik. T 2001. Observational study on the diurnal variation in precipitable water associated with the thermally induced local circulation over the “Semi-Basin” around Maebashi using GPS data. J. Meteor. Soc. Japan, 79:1077~1091Iwasaki H, T Miki. 2002. Diurnal variation of convective activity and precipitable water over the "Semi-Basin"-Preliminary study on the mechanism responsible for the evening convective activity maximum. J. Meteor. Soc. Japan, 80: 439~450Iwasaki H. 2004. Diurnal variation with dual maxima of precipitable water and convective activity in summer season around Mt. Tanigawa in the north Kanto district, Japan. J. Meteor. Soc. Japan, 82:805~816 James F, M Bevis, et al. 2000. El Nino,water vapor,and the Global Positioning System. Geophys. Res. Lett., 27(17):2697~2700James L D, G Elgered, A E Niell, et al. 1993. Ground-based measurement of gradients in the “wet” radio refractivity of air.Radio Sci., 28:1003~1018Janes H W, R B Langley. 1991. Analysis of troposheric delay prediction models: comparisons with ray-tracing and implications for GPS relative positioning. Bull.Geod., 65:151~161Kimura F, T Kuwagata. 1995. Horizontal heat fluxes over complex terrain computed using a simple mixed-layer model and a numerical model. J. Appl. Meteor., 34:549~558Kondo H. 1990. A numerical experiment of the "extended sea breeze" over the Kanto Plain. J.Meteor. Soc. Japan, 68:419~434Kondo H. 1990. A numerical experiment on the interaction between sea breeze and valley wind to generatethe so-called "extended sea breeze." J.Meteor. Soc. Japan, 68: 435~446Kubota H, T Nitta. 2001. Diurnal variations of tropical convection observed during the Toga-Coast. J. Meteor. Soc. Japan, 79, 815~830Kuo Y H, X Zou, Y R Guo. 1996. V ariational assimilation of precipitable water using a nonhydrostatic mesoscale adjoint model, Part I:Mositure retrieval and sensitivity experiments. Mon. Wea. Rev., 148:122~147Kuo Y H, Y R Guo, E R Westerwater. 1993. Assimilation of precipitable water vapor into mesoscale numerical model.Mon.Wea.Rev., 121:1215~1238Li G P , Fujio Kimura, Tomonori Sato, et al. 2008. A composite analysis of diurnal cycle of GPS precipitable water vapor in central Japan during calm summer days. Theoretical and Applied Climatology, 92(1~2):15~29Li G P, Huang D F, Liu B Q, et al. 2007. Experiment on Driving Precipitable Water V apor from Ground-Base GPS Network in Chengdu Plain. Geo-spatial Information Science, 10(3):181~185Liou Y A, C Y Huang, Y T Teng. 2000. Precipitable water observed by ground-based GPS receivers and microwave radiometry. Earth, Planets, and Space, 52(6), 445~450Liou Y A, C Y Huang. 2000. GPS observation of PW during the passage of a typhoon. Earth, Planets, and Space, 52(10):709~712Liou Y A, Y T Teng, T V an Hove, et al. parison of precipitable water observations in the near tropics by GPS, microwave radiometer, and radiosondes. J. Appl. Meteor., 40(1): 5~15Lubomir P, P JarLemark. 2004. Ground-based GPS tomography of water vapor: Analysis of simulated and real data. J. Meteor. Soc. Japan, 82(1B): 551~560MacMillan D S. 1995. Atmospheric gradients from very long baseline interferometry observations.Geophys. Res. Lett., 22:1041~1044Manabu Kanda. 2003. GPS Meteorology: Ground-bsed and space-borne application. Proceedings of GPS Meteorology[C]. Tsukuba, Japan, 3~12Mendes V B, R B Langley. 1999. Tropospheric zenith delay prediction accuracy for high-precesion GPS positioning and navigation. Navigation, 46(1):25~33Mao J T, Li C C, Li J G. 1998. GPS remote sensing precipitable water in the typhoon and severe storm back-ground. Proceedings of SPIE-Optical Remote Sensing of the Atmosphere and Clouds,329~335 Murata F M, D Yamanaka, M Fujiwara, et al. 2002. Relationship between wind and precipitation observed with UHF radar, GPS rawinsondes and surface meteorological instruments at Koto Tabang, West Sumatra during September-October 1998. J. Meteor. Soc. Japan, 80:347~360Niell A E. 1996. Global mapping functions for the atmosphere delay at radio wavelengths.J. Geophys. Res., 101(B2):3227~3246Ohasawa T, H Ueda, T Hayashi, et al. 2001. Diurnal variation of convective activity and rainfall in tropical Asia. J. Meteor. Soc. Japan, 79:333~352Ohtani R. 2001. Detection of water vapor variations driven by thermally-induced local circulations using the Japanese continuous GPS array. Geophys. Res. Let., 28:151~154Ohtani R, I Naito. 2000. Comparisons of GPS-derived precipitable water vapors with radiosonde observations in Japan. J. Geophys. Res., 105:26917~26929Okamura O and Kimura F.Behavior of GPS-derived precipitable water vapor in the moutain lee after the passage of a cold front.Geophysical Research Letters,2003,30(14):1746-1749Oki T, K Musiake. 1994. Seasonal change of the diurnal cycle of precipitation over Japan and Malaysia. J. Appl. Meteor., 33:1445~1463Parsons D, J Machol, et al. 1999. Preliminary progress on improving the characterization of water vapor. National Center for Atmospheric Research, (5):89-92Robert A M,Businger S,Gutman S I,et al.A Lightning Prediction Index that Utilizes GPS Integrated Precipitable Water V apor. Weather and Forecasting,2002,17:1034-~1046Reigber C. 2002. Water V apor Monitoring for Weather Forecast. GPS World, 13(1):18~27Riley G T, M G Landin, L F Bosart. 1987. The diurnal variability of precipitation across the central Rockies and adjacent Great Plains. Mon. Wea. Rev., 115:1161~1172Rocken C R, R H Ware,T V an Hove, et al. 1993. Sensing atmospheric water vapor with the Global Positioning System. Geophys. Res. Lett., 23 (20): 2631~2634Rocken C, T V an Hove, M Johnson, et al. 1995. GPS/STORM-GPS sensing of atmospheric water vapor for meteorology. J.Atmos. and Ocean. Tech., 12: 468~478Rocken C, R Anthes, M Exner,et al. 1997. Analysis and validation of GPS/MET data in the neutral atmosphere. J. Geophys. Res., 102: 29849Rocken C S, J Sokolovskiy, M Johnson, et al. 2001. Improved mapping of tropospheric delays. J. Atmos. Oceanic Technol., 18: 1205-1213Ross R J, S Rosenfeld. 1997. Estimating mean weighted temperature of the atmosphere for Global Positioning System applications. J. Geophys. Res., 102:21719~21730Ross R J, S Rosenfeld. 1999. Correction to “Estimating mean weighted temperature of the atmosphere for Global Positioning System applications”. J. Geophys. Res., 104: 27625Saastamoinen J. 1975. Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging of satellites. The Use of Artificial Satellites for Geodesy, Geophys. Monogr., Ser.15, 247~251Sato T, F Kimura. 2003. A two-dimensional numerical study on diurnal cycle of mountain lee precipitation. J. Atmos. Sci., 60, 1992~2003Sato T, F Kimura. 2005. Diurnal cycle of convective instability around the central mountains in Japan during the warm season. J. Atmos. Sci., 62, 1626~1636Seko H, S Shimada, H Nakamura,et al. 2000. Three-dimensional distribution of water vapor estimated from tropospheric delay of GPS data in a mesoscale precipitation system of the Baiu front.Earth, Planets, and Space, 52:927~933Shoji Y, H Nakamura, T Iwabuchi, et.al. 2004. Tsukuba GPS dense net campaign observation : Improvement in GPS analysis of slant path delay by stacking one-way postfit phase residuals. J. Meteor. Soc. Japan, 82(1B): 301~314Smith T L, S G Benjamin, B E Schwartz, et al. 2001. Using GPS-IPW in a 4-D data assimilation system. Earth, Planets and Space, (51):101~105Smith T L, Benjamin S G, Gutman S I, et al. 2007. Short-range forecast impact from assimilation of GPS-IPW observations into the rapid cycle [J]. Mon Wea Rev, 135:2914~2930Srikanth Gorugantula. 2005. A GPS-IPW based methodology for forecasting heavy rain events. Master dissertation, The Virginia Polytechnic Institute and State UniversityStoew B, G Elgered. 2004. Characterization of atmospheric parameters using a ground-based GPS network in north Europe. J. Meteor. Soc. Japan, 82(1B): 587~596Takagi T, F Kimura, S Kono. 2000. Diurnal variation of GPS precipitable water at Lhasa in premonsoon and monsoon periods. J. Meteor. Soc. Japan, 78:175~179Thayer G D. 1974. An improved equation for the radio refractive index of air. Radio Sci., 9: 803~807. Tregoning P, R Boers, D O'Brien. 1998. Accuracy of absolute precipitable water vapor estimates from GPS observations. J. Geophys. Res., 103 (28):701710。
GAMIT软件操作手册目录一GPS误差分析 (3)1.1 与GPS卫星有关的误差 (3)1.2 与信号传播有关的误差 (3)1.3 与接收设备有关的误差 (4)1.4 其他误差来源 (4)二GPS基线处理的几个关键问题 (5)2.1 星历 (5)2.2 对流层折射影响 (5)2.3 周跳是否修复是影响基线解算精度的因素之一 (6)2.4 基准点坐标的确定 (6)2.5 基线解算是否在地固系中进行 (6)2.6 整周未知数的确定 (7)三GPS应用软件介绍 (8)3.1 一般的商用软件 (8)3.2 高精度GPS软件 (8)四GAMIT软件简介 (9)4.1 概述 (9)4.2 主要模块介绍 (9)五GAMIT软件的安装 (11)六GAMIT软件的运行 (12)附录一、LINUX操作系统的安装: (15)附录二、GCC的安装: (18)附录三精密星历及相关表文件的获取 (20)附录四RINEX格式说明 (21)一GPS误差分析GPS是美国为了满足军事部门和民用对连续实时和三维导航的迫切要求于1973年开始研制的,至1994年整个系统全面建成。
这个系统的全称是“授时与测距导航系统/全球定位系统”(Navigation System Timing and Ranging/Global Positioning System—NAVSTAR/ GPS),通常称为“全球定位系统”(GPS)。
它能够在全球范围内提供全天候、高精度、连续实时的三维定位和测速,同时它还能够提供时间基准。
GPS是20世纪空间技术上的最大成就之一。
它的出现使大地测量产生了根本性的变革。
目前这一高新技术已广泛地应用于大地测量学、地球动力学、精密工程测量、地壳形变监测、石油勘探、资源调查、城市测量等领域。
影响GPS定位的误差按其主要来源可以分为如下几个部分:1.1 与GPS卫星有关的误差●星历误差与模型误差●卫星钟差与稳定性●卫星摄动●相位的不稳定性●卫星的相位中心1.2 与信号传播有关的误差●电离层折射●对流层折射●多路径效应1.3 与接收设备有关的误差●接收机钟差●天线的相位中心●观测误差(天线的整平与对中、量取天线高的误差)●接收机噪声1.4 其他误差来源●地球自转的影响(极移、UT1)●相对论效应的影响(信号传播与卫星钟)●地球潮汐(固体潮、海潮、大气负载潮)二 GPS 基线处理的几个关键问题在高精度GPS 测量中,影响定位精度的主要因素有:卫星的轨道精度、对流层折射的修正精度、多路径效应、相位中心的改正、接收机震荡器的稳定度、数据的后处理技术和起始点坐标的精度。
GAMITGLOBK软件操作GAMITGLOBK是一种用于精密测量地壳运动和形变的软件工具。
它以其高度准确的结果和灵活可靠的功能而受到许多地质学家和测量师的青睐。
本文将详细介绍GAMITGLOBK的操作步骤和功能。
首先,为了使用GAMITGLOBK,我们需要在电脑上安装该软件。
在安装完成后,我们可以通过命令提示符或终端来打开GAMITGLOBK。
在打开GAMITGLOBK后,我们将进入软件的主界面。
在主界面中,我们可以看到一系列的选项和命令。
首先,我们可以使用“load”命令导入所需的测量数据文件。
GAMITGLOBK支持多种数据格式,包括RINEX、SP3和轨道文件。
我们可以使用命令“load rinex filename rinexdir”来导入RINEX文件。
同样,我们可以使用命令“load sp3 filename”来导入SP3文件。
一旦我们导入了所需的数据文件,我们可以使用GAMITGLOBK来进行数据处理和分析。
其中一个常用的功能是进行基线数据处理。
为了进行基线数据处理,我们可以使用命令“base bx by bz ant”来指定基线的坐标和天线类型。
然后,我们可以使用命令“solve”来执行基线数据处理。
结果将包括各个基线的长度和倾角。
此外,GAMITGLOBK还提供了一些高级功能和选项。
例如,我们可以使用“process”命令来指定数据处理的参数和选项。
我们可以使用“model”命令来选择地球模型。
我们还可以使用“trop”命令来计算和校正对流层延迟误差。
在数据处理和分析完成后,我们可以使用GAMITGLOBK来生成报告和结果。
我们可以使用“report”命令来生成结果的报告文件。
报告文件将包括数据处理的摘要、结果的图表和图像。
我们也可以使用“save”命令来保存数据处理的结果和文件。
综上所述,GAMITGLOBK是一种功能强大且易于使用的地壳运动和形变测量软件工具。
通过了解GAMITGLOBK的操作步骤和功能,我们可以更好地利用该软件进行数据处理和分析,并获得准确可靠的测量结果。
gamit模糊度固定方法
Gamit软件是用于全球卫星导航系统(GPS)观测数据处理和地壳运动分析的软件。
与该软件相关的模糊度固定方法主要是指解决观测数据中的模糊度问题。
模糊度是GPS观测数据中的一个重要参数,它是指接收机和卫星之间的信号传播路径中产生的相位延迟的整数倍。
模糊度固定就是通过对观测数据进行处理,将这些相位延迟的整数倍确定下来,从而提高数据精度。
一种常用的模糊度固定方法是差分定位。
这种方法通过同时观测多个接收机,并将它们的相位延迟进行差分,以消除大部分非整数相位延迟,从而仅保留整数相位延迟。
这样可以减小系统误差对数据精度的影响,提高测量结果的准确性。
除了差分定位,其他的模糊度固定方法还包括窄巷滤波法、相位平滑法等。
这些方法根据不同的原理和算法,对观测数据进行分析和处理,最终确定模糊度的整数倍。
总的来说,Gamit软件中的模糊度固定方法主要是通过对GPS 观测数据进行分析和处理,消除非整数相位延迟,从而提高测量精度和数据准确性。
GAMIT软件在短时间长基线数据中的应用
温久民;周文学
【期刊名称】《中国建材科技》
【年(卷),期】2014(0)S1
【摘要】GAMIT是高精度定位和定轨软件,在处理长基线的静态定位GPS数据方面有很多优点。
本文阐述了GAMIT软件功能、数据处理前的准备工作及数据处理流程。
然后通过对广西某测区1:1万航测控制测量GPS数据处理结果的分析,证明了GAMIT软件在短时间的长基线数据处理中,精度是可靠的,可以满足规范要求。
【总页数】2页(P238-239)
【关键词】词词:::GAMIT;数据准备;处理流程
【作者】温久民;周文学
【作者单位】广西壮族自治区地理信息测绘院
【正文语种】中文
【中图分类】P209;P228.4
【相关文献】
1.基于GAMIT中、长基线解算在CORS系统中的应用与精度分析 [J], 王井利;由迎春
2.GAMIT软件在高速铁路高精度GPS网基线解算中的应用 [J], 匡团结;王兵海
3.GAMIT/GLOBK软件在高精度GPS数据处理中的应用 [J], 马飞虎;饶志强;孙喜文;李胜
4.应用GAMIT进行高精度GPS基线数据处理 [J], 程宝银;陈义
5.GAMIT、LGO在工程控制网基线解算中的应用及精度分析 [J], 孙罗庆;李学元;李中洲;周贻港
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
GAMIT使用
GAMIT的使用需要依赖于多个输入数据源。
首先,需要GPS观测数据
来确定地球表面的位置。
这些观测数据通常通过全球分布的GPS测量站获得。
其次,需要卫星轨道测量数据来确定卫星位置和运动的精度。
最后,
还需要一个大地坐标系以及与卫星测量数据相关的各种参数。
这些数据最
终用于计算地壳形变的模型估计。
GAMIT的工作流程主要分为数据处理和模型估计两个部分。
在数据处
理方面,数据首先通过一个预处理阶段进行数据检查和修正,以去除可能
的误差和异常。
接下来,数据经过一个精确的观测数据处理流程,包括时
钟和轨道参数的建模和估计。
最后,通过使用所有这些数据和参数,计算
出地壳的运动模型。
在模型估计方面,GAMIT使用单差估计方法,将所有的观测数据与参
考站数据进行比较。
通过不同站点之间的差异,可以进一步估计出地壳运
动的速率和方向。
此外,GAMIT还可以提供地壳变形模型的参数,如弹性
滞后和地震震级。
这些估计结果对于地球物理学家来说非常重要,可以帮
助他们更好地理解地壳运动的动力学过程。
GAMIT具有一些突出的特点和优势。
首先,它是一个开源的软件工具,可以免费使用。
其次,它具有较高的计算精度和稳定性,可以处理大规模
的观测数据。
此外,GAMIT还具有较好的可扩展性,可以与其他地球物理
研究工具进行集成和扩展。
最后,GAMIT提供了用户友好的图形界面和详
细的文档,以帮助用户更好地理解和使用该工具。
信息系统安全与风险管理的重要性与策略概述:随着信息技术的快速发展,信息系统安全与风险管理变得愈发重要。
在数字化时代,大量的数据和信息储存在电子设备和网络中,这使得信息系统更容易受到攻击和威胁。
本文将探讨信息系统安全和风险管理的重要性以及一些策略,以帮助组织确保其信息系统的安全性和可靠性。
一、信息系统安全的重要性信息系统安全指的是保护系统中的信息和数据免受未经授权的访问、窃听、篡改或破坏。
信息系统安全至关重要,主要原因如下:1. 保护数据和隐私:信息系统中存储着大量的敏感数据和个人信息,包括财务数据、客户信息和商业秘密等。
如果这些数据泄露或被攻击,将对组织和个人造成严重损失,包括财务损失、声誉受损以及法律风险等。
2. 确保商业连续性:当信息系统受到攻击或遭受故障时,组织的业务运转可能会受到影响,导致生产中断、服务停止或流程受阻。
确保信息系统的安全性可以减少这些风险,保证组织的商业连续性。
3. 遵守法规和合规要求:根据国家法规和行业标准,组织有责任保护其信息系统的安全性。
未能遵守法规和合规要求将面临巨大的法律和经济风险。
4. 保护知识产权:信息系统安全对于保护组织的知识产权至关重要。
公司的重要机密、专利和商业计划等必须受到安全保护,以防止未经授权的披露或泄露。
二、信息系统风险管理的重要性信息系统风险管理旨在识别、评估和应对潜在的风险和威胁。
以下是信息系统风险管理的重要性:1. 提升整体安全性:通过风险管理流程,组织可以更好地理解其信息系统面临的威胁和脆弱性。
这将有助于采取适当的措施来保护信息系统,提高整体的安全性。
2. 减轻损失:风险管理活动有助于预见和减少潜在的风险和威胁。
通过及时应对和预防,组织可以减轻潜在损失的影响。
3. 合理分配资源:风险管理还可以帮助组织识别和优先处理最高风险的区域和问题。
这有助于合理分配有限的资源,确保最大的安全回报。
4. 遵守法规要求:风险管理是组织履行合规要求的一种方式。
gamit操作步骤Gamit是一种在全球定位系统(GPS)应用中用于数据处理和分析的软件,可以用于精确测量和分析地球上的运动、形变和地震活动。
下面是使用Gamit进行数据处理和分析的详细操作步骤。
1.数据准备:首先,您需要准备GPS观测数据和相关的参考桩,以便进行后续的数据处理和分析。
确保数据的准确性和完整性,并将其存储在计算机上的合适位置。
2.数据导入:打开Gamit软件,并从菜单中选择“数据导入”选项。
在弹出的对话框中,选择您准备好的GPS观测数据文件,并导入到Gamit中。
4.固定点选择:根据您的需要选择一些固定点,这些点的坐标已知且稳定。
这些固定点将用于基线解算和数据校正。
5.数据质量控制:在进行后续的数据处理和分析之前,您需要进行数据质量控制。
这可能包括检查数据的完整性、纠正观测误差、排除异常值等。
6.基线解算:在数据准备和质量控制完成后,进行基线解算以获取各个GPS观测站的坐标。
使用Gamit中的基线解算工具,输入固定点和待解算的观测点,然后选择合适的解算方法和参数。
7.高斯坐标转换:如果您需要将GPS观测数据的坐标转换为其他坐标系统(如高斯坐标系),则可以使用Gamit中的坐标转换工具。
根据项目需求输入相关参数并执行坐标转换。
8.形变分析:如果您希望通过GPS观测数据进行形变分析,可以使用Gamit中的形变分析工具。
输入相关数据和参数,并运行形变分析以获取形变测量和分析结果。
9.地震活动分析:若想利用GPS观测数据进行地震活动分析,可以使用Gamit中的地震活动分析工具。
输入相关数据和参数,并运行地震活动分析以获取地震活动监测结果。
10.结果输出:在完成数据处理和分析后,您可以选择将结果输出到相关的文件或报告中。
Gamit提供了多种输出格式和选项,以满足不同需求。
以上是使用Gamit进行数据处理和分析的一般操作步骤。
然而,具体的操作步骤和流程可能根据项目需求和数据类型而有所不同。
在使用Gamit之前,建议先熟悉软件的基本功能和操作方法,并参考软件的用户手册和指南。
解算软件GAMIT处理流程文档
GAMIT是一款用于高精度大地测量数据处理的软件,它可以用于获取地球表面三维形状的测量数据,包括地壳运动和去除地球运动的大地测量数据等。
本文将介绍GAMIT的处理流程,包括数据预处理、精密定位、大地测量解算和结果分析等步骤。
1.数据预处理
2.精密定位
GAMIT的精密定位过程主要包括计算测量站的坐标和误差。
首先,利用GAMIT软件执行静态定位,计算测量站的近似坐标。
然后,将这些坐标用于计算测量站的星位误差和钟差。
最后,利用这些数据进行迭代处理,得到精确的测量站坐标和误差。
3.大地测量解算
在精密定位的基础上,进行大地测量解算,计算地壳运动等参数。
首先,需要进行动态定位,考虑地球自转和测量站的运动等因素。
然后,利用GAMIT软件进行轨道拟合和误差建模,得到全球参考框架和测量站的相对位移。
接着,执行时间序列分析,计算地壳运动速率和加速度等参数。
4.结果分析
最后,对解算结果进行分析和验证。
利用GLOBK(Global Kalman Filter)工具进行全球参考框架构建,验证解算结果的准确性和稳定性。
通过绘制时间序列曲线和速度场图,可视化地壳运动和地震活动等现象。
此外,还可以进行地震预警和地质灾害评估等应用。
总结:GAMIT是一款强大的大地测量数据处理软件,它可以实现全球GPS站数据的预处理、精密定位、大地测量解算和结果分析等功能。
通过GAMIT的处理流程,可以获取高精度的地壳运动数据,为地球科学研究和自然灾害监测提供重要的支持。
GAMITGLOBK软件操作一、界面介绍当用户打开GAMITGLOBK软件时,会看到一个简洁而直观的界面。
界面上有几个主要选项,包括性能监控、系统优化、内存清理、磁盘清理等功能。
用户可以根据自己的需求选择相应的功能进行操作。
二、性能监控GAMITGLOBK软件可以监控电脑的性能,并提供实时的数据显示。
用户可以在性能监控功能中查看CPU、内存、硬盘等硬件的使用情况,以及电脑的温度、风扇转速等信息。
这些数据可以帮助用户了解电脑的运行状态,及时发现问题并进行处理。
三、系统优化GAMITGLOBK软件还提供了系统优化功能,可以帮助用户提升电脑的性能。
在系统优化功能中,用户可以进行一键优化,清理系统垃圾、注册表、无效快捷方式等,以加快电脑的运行速度。
此外,用户还可以进行启动项管理、服务管理等操作,进一步优化系统性能。
四、内存清理内存清理是GAMITGLOBK软件的另一个重要功能。
在内存清理功能中,用户可以查看内存的使用情况,并清理无效的内存占用,释放内存空间,提高系统的响应速度。
用户可以定期进行内存清理,保持系统的良好运行状态。
五、磁盘清理六、操作建议使用GAMITGLOBK软件时,建议用户定期进行系统优化、内存清理、磁盘清理等操作,以保持电脑的良好运行状态。
此外,用户还可以根据性能监控数据,及时发现并解决问题,避免电脑出现故障。
总的来说,GAMITGLOBK软件是一款功能丰富、操作简单的优化工具,可以帮助用户管理和优化电脑性能。
用户在使用该软件时,只需按照上述操作步骤进行操作,即可轻松优化电脑,提升系统性能。
希望以上介绍能对大家有所帮助。
pc计划软件PC计划软件。
随着信息技术的不断发展,计划软件在PC端的应用也越来越广泛。
PC计划软件是指在个人电脑上运行的计划管理软件,它可以帮助用户更加高效地进行时间管理、任务安排、资源分配等工作。
本文将从PC计划软件的功能、特点、使用方法等方面进行介绍,希望能够帮助大家更好地了解和使用这类软件。
首先,PC计划软件具有丰富的功能。
它可以帮助用户进行日程安排,设置提醒功能,确保重要事项不被遗忘。
同时,它还可以进行任务管理,将复杂的工作分解成具体的任务,进行进度跟踪和优先级排序。
此外,PC计划软件还可以进行资源管理,包括人力资源、物资资源、财务资源等,帮助用户更好地进行资源调配和利用。
总之,PC计划软件通过各种功能模块的整合,为用户提供了全方位的计划管理服务。
其次,PC计划软件具有易用性和灵活性。
它通常具有友好的用户界面,操作简单直观,用户可以快速上手。
同时,PC计划软件还具有灵活的定制性,用户可以根据自己的需求进行设置和调整,满足不同用户的个性化需求。
此外,PC计划软件通常支持多终端同步,用户可以在不同的设备上进行数据同步,实现信息的无缝衔接。
这些特点使得PC计划软件成为了现代人们日常工作和生活中不可或缺的助手。
最后,PC计划软件的使用方法也值得注意。
在使用PC计划软件时,用户可以根据自己的需求选择适合自己的软件,比如微软的Project、Wunderlist等。
在使用过程中,用户需要充分了解软件的功能和操作方法,合理规划自己的计划,制定明确的目标和计划,并严格执行。
同时,用户还可以通过学习和交流,不断提升自己的计划管理能力,更好地利用PC计划软件为自己的工作和生活提供支持。
综上所述,PC计划软件作为一种重要的办公辅助工具,具有丰富的功能、易用性和灵活性,用户可以通过合理的使用方法,充分发挥其作用。
希望本文对大家了解和使用PC计划软件有所帮助,也希望大家能够在工作和生活中更加高效地利用这类软件,提升自己的计划管理水平。
2007年10月第5卷第5期地理空间信息GEOSPATIALINFORMATIONOct.,2007Vol.5,No.5GAMIT在PC机上的安装和使用王天应,施闯(武汉大学GNSS研究中心,湖北武汉430079)摘要:GAMIT软件是世界上最优秀的定位和定轨软件之一,其解算长基线的相对精度能达到10-9,解算短基线的精度能优于1mm。
详细阐述了GAMIT在PC机上的安装及使用步骤,希望给新学者提供参考。
关键词:GAMIT;GPS;LINUX;PCGAMIT Software Installing and Using on PCWANG Tianying,SHI Chuang(Reserch Center of GNSS,Wuhan University,Wuhan430079,China)Abstract:The GAMIT is one of excellent software for positioning and orbiting by GPS data,the relative precision of long baseline is up to10-9,the precision of short baseline is better than one milimeter.In the paper,the author expatiates the Gamit software installing and using on PC,Wish what it has done could benefit for those who want to use GAMIT on PC.Key words:GAMIT;GPS;LINUX;PCGAMIT是麻省理工学院(MIT)与斯克里普斯海洋研究所(SIO)研制的GPS数据后处理与分析软件。
其特点是运算速度快、版本更新周期短以及在精度许可范围内自动化处理程度高等,且其具有开源性,用户可以根据需要对源程序修改,既便于科研工作,又广泛应用于工程测量中,因此在国内外应用相当广泛,尤其是在免费开源的LINUX操作系统上。
新版GAMIT软件的功能特点与应用实例分析
马洪滨;贺黎明
【期刊名称】《矿山测量》
【年(卷),期】2008(000)004
【摘要】随着GAMIT软件的不断升级,从2000年起随软件包一起提供的一个由C-shell写成的自动批处理脚本程序sh_gamit更是将繁琐的数据准备和处理工作集成化,简化了GAMIT软件的使用.从GAMIT10.3版之后,GAMIT提供一种全新的EXE可执行文件安装模式,简化了GAMIT软件的安装过程.文中主要介绍了新版GAMIT的功能特点、安装过程,并结合实例介绍了其简化后的使用方法.
【总页数】5页(P35-39)
【作者】马洪滨;贺黎明
【作者单位】东北大学,测绘遥感与数字矿山研究所,辽宁,沈阳,110004;东北大学,测绘遥感与数字矿山研究所,辽宁,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】P228.4
【相关文献】
1.过程生产优化软件的新功能:艾斯本发布软件产品新版本及新动能 [J], 张蓉
2.Flash CS3专业培训——Lynda.com的软件专家介绍Adobe最新版软件的新增功能 [J],
3.开放性良好多功能集成可视化程度高:中国石油集团推出新版测井综合应用软件 [J], 梁刚
4.Mimio新一代互动软件面向全球推广——新版组合软件,增强版工具、个性化特点及毛笔书写工具全面服务课堂教学 [J],
5.罗克韦尔自动化为基于Web的HMI软件添加标签写入功能并提升其安全性新版的FactoryTalk ViewPoint软件帮助用户增强可通过Web客户端和远程实现的控制功能和可视性 [J],
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
GAMIT在PC机上的安装和使用
王天应;施闯
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2007(5)5
【摘要】GAMIT软件是世界上最优秀的定位和定轨软件之一,其解算长基线的相对精度能达到10-9,解算短基线的精度能优于1mm.详细阐述了GAMIT在PC机上的安装及使用步骤,希望给新学者提供参考.
【总页数】3页(P116-118)
【作者】王天应;施闯
【作者单位】武汉大学GNSS研究中心,湖北武汉430079;武汉大学GNSS研究中心,湖北武汉430079
【正文语种】中文
【中图分类】P228.41
【相关文献】
1.PC机上的图文电视——通视Ⅲ型(Ⅴ型)图文信息卡安装与使用 [J], 刘福胜
2.双系统平台下GAMIT/LOBK10.60安装与使用 [J], 王录爽;李森
3.使用DM软件在各种PC机上安装新型硬盘的方法 [J], 杨世卿
4.基于CrntOS系统的GAMIT/GLOBK 10.7软件安装与使用 [J], 赵忠海; 张洪文; 刘显涛
5.在PC机上运行GAMIT/GLOBK软件包 [J], 程晓;张艳梅;鄂栋臣;邵芸
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
PC-GAM IT软件及其应用葛茂荣 刘经南 (清华大学100084) (武汉测绘科技大学430070) 【摘 要】 本文论述了GAM IT软件到微机上的移植工作及对GAM IT软件的改进,以及PC2 GAM IT软件模块和运行流程,并给出了PC2GAM IT软件的应用结果。
一、引言随着GPS定位技术和数据处理方法的不断完善, GPS在高精度国家和城市控制网建立及形变监测中得以广泛应用。
在国家GPS控制网和城市GPS骨架网中,网的边长在几十至几百公里之间,要求精度达到10-7或更高;在GPS形变网中要求点位精度优于几个毫米。
这样的精度要求是一般的商用软件系统所不能达到的,因此需要一个方便使用的、高精度的GPS定位软件系统。
为了适应较大尺度和高精度GPS定位的需要,武汉测绘科技大学把麻省理工学院研制的、在工作站运行的GAM IT软件移植到微机上,并进行了适当改进,并成功地应用到国家A、B级网的数据处理中,如青藏高原地壳形变网多期观测数据的处理和青岛市城市骨架网的数据处理,为高精度GPS网的数据处理提供了相应的软件支持。
二、GA M IT软件的移植GAM IT软件是麻省理工学院研制的、集GPS定位定轨于一体的高精度GPS数据分析和处理软件,是目前国际上著名的定位定轨软件之一。
武汉测绘科技大学在消化、吸收GAM IT软件的基础上,为了将GAM IT软件广泛应用于国家和城市高精度GPS网及形变监测网的数据处理之中,进一步把GAM IT软件移植到微机上。
工作站上的GAM IT软件主要用FOR TRAN语言编写。
其中的观测数据交互式图形编辑程序是用C 语言与FOR TRAN语言混合编写的,并且用到了X2 W I NDOW S的函数库。
这是程序移植中的主要难点之一。
另外,软件系统中大部分程序的代码段和数据段都很大,在微机上运行时需要的内存远远大于640kB,因此,我们选择了保护模式下运行的ND P系统。
ND P2 FOR TRAN产生的执行程序可以直接使用扩展内存,并且可以以硬盘作为虚拟内存空间。
因此,可以保证程序运行不受硬件内存空间大小的限制。
不过,为了提高运行速度,应尽量避免使用硬盘作为虚拟内存空间。
另外,ND P2FOR TRAN的GR EX图形库提供了FOR2 TRAN语言的图形接口。
通过图形库函数的调用可以实现图形操作。
借此,用FOR TRAN语言代替了工作站上的C语言和X2W I NDOW S部分的源代码,从而使PC2GAM IT软件成为仅基于NO P2FOR TRAN编译系统的软件。
由于工作站上的UN I X操作系统与DO S操作系统在文件管理和操作等与操作系统有关的命令上有所差别,必须对文件名、文件操作等作适当的修改。
另外, ND P2FOR TRAN与SUN工作站上的FOR TRAN并不完全兼容,对有些FOR TRAN库函数也必须作适当的修改。
整个软件系统中的每个程序用M icro soft M ake 4.0维护。
在修改任一子程序的源代码后,用M ake自动编辑修改后的子程序并生成新的执行程序,使程序维护自动化。
通过以上移植工作,移植到微机上的软件保持了工作站上GAM IT软件的全部功能。
在具有8M B内存的微机上可以处理15个测站360个历元的观测数据。
目前的高档微机内存可以扩展到32M B,硬盘容量可达1GB,可以使PC2GAM IT的数据处理能力和运行速度与SUN10工作站上的GAM IT软件基本相当。
因此, PC2GAM IT基本上可以代替工作站上的GAM IT完成较大规模GPS网的数据处理工作。
三、PC-GA M IT软件的改进在软件移植的同时,我们对GAM IT软件进行了适当的改进。
首先,针对GAM IT软件中对流层折射改正误差的单参数模拟方法增加了多参数模拟方法和随机过程模拟方法,以提高垂直方向的重复性。
众所周知,GPS相对定位中垂直方向的精度比水121997年 第2期 测 绘 通 报 平方向低2~5倍。
影响垂直方向精度的主要原因是对流层中水汽在时间和空间上的随机变化。
研究表明,在测站上附加多个天顶方向的对流层折射参数,或者因随机过程模拟天顶方向的对流层折射改正可以显著地提高垂直方向的重复性。
为了在GAM IT软件的最小二乘参数估计中实现对流层折射的随机过程模拟,我们构造了一种同时估计状态参数和确定性参数的最小二乘递推算法。
递推算法与滤波算法是等价的,对于GPS静态数据处理,其中的状态参数很少,递推算法比滤波算法具有更快的计算速度。
另外,递推算法统一了单参数方法、多参数方法和随机过程方法的算法和程序设计。
改进后的PC2GAM IT软件用多参数方法或随机过程方法模拟天顶方向的对流层折射可以明显地提高垂直方向的重复性。
特别是长基线情况下可使垂直方向的重复性提高到与东西方向接近的水平,达到1c m ~2c m。
另外,增加了一个根据双差观测值拟合残差自动确定跳周位置和大小的程序,减少了图形编辑中人工判断和修正跳周的工作量。
以L1双测值上的双差残差分析为例。
设有n个测站观测m个卫星,共有k个双差观测值残差。
若其中存在较大的双差残差,则观测值中可能存在跳周。
依次假定某个观测值上没有跳周,则根据双差残差可以确定其它观测值上是否存在跳周及跳周大小,其结果为一种可能的跳周修正方案。
在一般情况下,跳周次数最少的修正方案为正确的修正方案。
无论如何,这种方法至少能保证该历元上的修正后的双差观测值不受跳周的影响。
对于双频观测数据,可以同时利用L1、L2和L C及L G双差观测值的残差,根据上述方法进行跳周的自动修正。
四、软件模块PC2GAM IT软件用于处理R I N EX格式的观测数据,主要包括数据文件的格式转换、轨道积分观测值模型、数据编辑、参数估计和其它辅助程序几个部分。
数据文件格式转换部分包括将R I N EX观测数据文件转换为GAM IT软件中观测数据文件(X2文件)的M A KEX程序和将广播星历文件转换为GAM IT中卫星钟差文件(J2文件)和卫星轨道文件(F2文件)的BC2 TO T程序及将N GS格式的精密星历转换为轨道文件的N GSTO T程序。
轨道积分程序(A RC)根据给完的卫星轨道初值和力模型参数用数值积分方法给出卫星轨道和变分方程的数值解。
在定轨中,首先用A RC生成初始轨道文件,为形成观测方程提供必要的信息;最后,根据参数估计求出的精确的轨道初值和力模型参数,用A RC求出精确的卫星轨道。
精确的卫星轨道可以用T TON GS程序转换为N GS格式的精密星历文件。
观测值模型程序(M OD EL)由观测数据文件(X2文件或C2文件)生成观测方程文件(C2文件)。
高精度数据处理软件与一般商用软件在数学模型上的区别主要反映在M OD EL中。
数据编辑部分主要包括基于非差和星间单差观测值线性拟合发现和修正跳周的S I N CLN程序。
对双频观测数据,综合利用L1、L2、L C和L G观测值,一般可以确定出所有跳周的位置。
对于有双P码伪距的观测数据,用M2W方法将跳图正确修正到非差观测值上。
DBL CLN用双差线性拟合方法进一步修正跳周。
在S I N CLN和DBL CLN自动修正跳周之后,仍然可能存在一些小的跳周和一些大残差观测数据,它们对参数估计结果的影响是不容忽视的。
因此,为了保证结果的精度,GAM IT软件中用人工交互方式修正周跳和删除不好的观测值,即CV IE W程序。
CV IE W给出观测值OM C及其各种组合随历元变化的图形,跳周影响和大残差观测值在图形上一目了然。
同时提供了有关的跳周修正和观测值删除操作等。
作为CV IE W的一个必不可少的辅助工具,SCANDD给出了所有的、残差较大的双差观测值的历元、卫星和测站,为CV IE W提供了必要的跳周修正信息。
在数据编辑完成之后,SOLV E根据多个测站上的、干净的C文件中的观测方程组成双差观测方程、按最小二乘法求解有关的未知参数。
最具特色的是其双差观测值是整体搜索出的一组最大函数不相关的双差观测向量。
另外,采用模糊度参数消去法保证法方程阶数不随附加模糊参数增加而增大。
另外,基于附加对流层虚拟观测值构造了两类新的观测值作为参数估计的基本观测量,从而统一了以L1、L2作为独立观测量、以L C作为作独立观测量和L1、L2加上电离层虚拟观测量进行参数估计的数学模型和算法。
附加虚拟电离层观测量方法还可以实现长基线上的整周模糊度求解。
对于有双P码伪距观测值的数据采用M2W方法求解整周模糊度参数。
值得一提的是M A KEXP和F I XDRV两个程序。
M A KEXP生成文件格式转换时的批处理文件。
FL X2 ORV则根据定义的处理方案,生成数据处理的批处理文件。
这两个程序使整个软件操作简单化。
五、数据处理流程有经验的GAM IT软件用户将整个数据处理工作分成两步:第一步,数据编辑得出干净的观测数据文件22 测 绘 通 报 1997年 第2期——X 2文件;第二步,用干净的X 2文件进行各种处理方案的参数估计。
数据编辑用快速解(Q uick So luti on )进行。
其目的并不是求解参数,而是生成干净的X 2文件,具体的程序流程见图1。
其中的CTOX 程序是将干净的C 2文件转换X 2文件。
CFM R G 合并所有C 2文件头生成M 2文件,作为SOLV E 的输入文件之一。
图1 数据编辑流程图图2 正规解流程图基于干净的观测数据文件可以求出正规解(R egular So luti on )。
根据数据处理的目的和要求可以选择各种不同的数据处理方法进行参数估计。
具体的程序流程见图2。
如果只做相对定位,则不需要做开始和结尾部分的轨道积分A RC 。
如果只做轨道改进定位,则不需要做结尾的轨道积分A RC 。
以上程序流程可以用F lXORN 直接生成批处理文件完成。
六、应用举例1.A 级网数据的微机处理对1992年A 级网数据用PC 2GAM IT 软件进行了分区处理,星历用N GS 精密星历。
十天结果的重复性为:南北方向9mm +1.4×10-8;东西方向23mm +2.8×10-8;垂直方向60mm +2.4×10-8;边长17mm +1.8×10-8,结果精度达到10-8量级。
其主要误差源为N GS 精密星历误差。
此后,用S I O 精密星历进行了精化处理,重复性提高到10-9量级。
2.国家B 级网的数据处理覆盖全国的B 级网观测数据正在国家测绘局计算中心用PC 2GAM IT 软件处理。
初步的结果分析表明:基线分量重复性在1×10-7左右,比商用软件结果精度有显著提高,与Bernese 软件处理结果具有很好的一致性。