Прогнозирование параметров вращения Земли с помощью адаптивных гармонических моделей
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Прогнозирование параметров вращения Земли с помощью адаптивных гармонических моделей

Прогнозирование параметров вращения Земли с помощью адаптивных гармонических моделей

Метрология и метрологическое обеспечение
УДК: 521.9342
DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-4-238-245
В. М. Тиссен 1, А. С. Толстиков 1, Г. В. Симонова 1
Год: 2020
Том: 25
№: 4
Страницы: 238 - 245
1 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск

Финансирование: -

Аннотация:

В статье рассмотрена методика прогнозирования параметров вращения Земли (ПВЗ), отличающаяся от общепринятых тем, что для построения прогностических моделей используются различные по продолжительности временные ряды исходных данных. При этом оценка параметров моделей медленных трендовых изменений выполняется на интервале обучающей выборки порядка 100 лет. Для оценки параметров более быстрых квазипериодических и регулярных составляющих используются интервалы от 6 до 40 лет. Такой способ разбиения временного ряда на различные по длительности интервалы обучающей выборки позволяет получать адаптивные модели медленных и быстрых изменений временных рядов с последующим их объединением в полную прогностическую модель. Практическая реализация предлагаемой методики показала хорошую устойчивость результатов прогнозирования для всех ПВЗ независимо от даты начала прогноза, что подтверждается результатами ее апробации в различных международных проектах и программах.

Ключевые слова (RU):

параметры вращения Земли, моделирование, обучающая выборка, прогнозирование, всемирное время, движение полюса, аппроксимация

Ключевые слова (EN):

Earth rotation parameters, modeling, training sample, forecasting, universal time, pole movement, approximation

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Сидоренков Н. С. Физика нестабильностей вращения Земли. − М. : Наука. Физматлит, 2002. – 376 с.
  2. Zotov L., Sidorenkov N. S., Bizouard C., Shum C. K., Shen W. B. Multichannelsingular spectrum analysis of the axial atmospheric angular momentum // Geodesy and Geodynamics. − 2017. −Vol. 8, No 6. − P. 433–442.
  3. Tolstikov A. S., Tissen V. M., Simonova G. V. Long-term climate prediction bymeans of Earth rotation rate adaptive variations models // Proceedings of SPIE – TheInternational Society for Optical Engineering. − 2019. − Vol. 11208. − P. 1120887-1–1120887-5.
  4. Жуков А. Н., Титов Е. В. Основные направления повышения точности эфемеридного обеспечения системы ГЛОНАСС // Пятая Всероссийская конференция «Фундаментальное и прикладное координатновременное обеспечение (КВНО-2013)», 15–19 апреля 2013 г. − СПб., 2013. − С. 117−118.
  5. О федеральном бюджете на 2015 год и на плановый период 2016 и 2017 годов : закон РФ от 01.12.2014 № 384−ФЗ [Электронный ресурс] // Федеральная целевая программа «Поддержание, развитие и использование системы ГЛОНАСС на 2012−2020 годы» в рамках государственной программы Российской Федерации «Космическая деятельность России на 2013−2020 годы». – 2014. – С. 1−144. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
  6. Горшков В. Л. О методах прогнозирования в геодинамике // Изв. ГАО РАН. ‒ 2004. ‒ № 214. ‒ С. 313‒335.
  7. Schuh H. е. а. Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign – first summary // Geophys. Research Abstracts. – 2008. – V. 10. – Р. 46.
  8. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. – М. : Финансы и статистика, 2003. – С. 33–37.
  9. Бакулин П. И., Блинов Н .С. Служба точного времени. – М. : Наука, 1968. – 320 с.
  10. Кауфман М. Б. Точные методы измерения параметров вращения Земли в интересах навигационно-временных определений. Точные измерения для высоких технологий : монография / под общей ред. П. А. Красовского. – Менделеево : ФГУП «ВНИИФТРИ», 2008. – С. 80−118.
  11. Пасынок С. Л. О влиянии землетрясений на продолжительность суток // Измерительная техника. − 2012. − № 5. − С. 11–13.
  12. Подобед В. В., Нестеров В. В. – Общая астрометрия. − М. : Наука, 1975. – 551 с.
  13. Chandler S. C. On a New Component of the Polar Motion // Astron. J. – 1901. – No. 494. – P. 109–112.
  14. Филиппова А. С. Численно-аналитическое исследование параметров вращения Земли с приложениями для спутниковой навигации: дисс. канд. физ.-мат. наук. – М. : Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 2015. – 121 с.
  15. Акуленко Л. Д., Кумакшев С. А., Марков Ю. Г., Рыхлова Л. В. Прогноз движения полюса деформируемой Земли // Астрономический журнал. ‒ 2002. ‒ № 10. ‒ С. 952‒960.
  16. Kaufman M. N., Pasynok S. L. Russian state time and Earth rotation servise: observation, EOP series, prediction // Artificial Satellites. – 2010. – Vol. 45, No 2. – P. 81−86.
  17. McCarthy D. D., Petit G. IERS Conventions // IERS Technical Note. – 2004. – No 32. Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie. ‒ Frankfurt am Main, 2003.
  18. International Earth Rotation and Reference Systems Service. Service International de la Rotation de la Terre et des Systemes de Reference [Electronic resource]. – Mode of access: http://maia.usno.navy.mil/eopcppp/eopcppp.html (дата обращения: 19.06.2020).
  19. Тиссен В. М. СНИИМ−СГГА в Международном проекте ЕОРСРРР (Earth orientation parameters combination of prediction pilot project) // Вестник СГГА. – 2011. – Вып. 1 (14). – С. 97−104.
  20. Earth Orientation Parameters Combination of Prediction Pilot Project [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://maia.usno.navy.mil/eopcppp/eopcppp.html (дата обращения: 19.06.2020).