VLBI数据分析：1985-2010年日长变化研究

"这篇论文是2012年发表在《武汉大学学报·信息科学版》第37卷第9期，由魏二虎和张奇合作完成，主题涉及利用1985年至2010年的甚长基线干涉测量（VLBI）数据进行日长变化的分析。研究涵盖了日长变化的内符合精度和外符合精度的评估，以及通过傅立叶分析和小波分析揭示的各种周期性变化，包括半月周期、月周期、半年周期、周年周期和更长周期。同时，通过日长变化积分曲线探讨了季节性和长期变化，并深入剖析了影响日长变化的因素。" 本文的核心知识点如下： 1. **日长变化分析**：日长变化是地球自转的自然现象，受到宇宙空间、地球表面及内部多种因素影响，如天体运动、大气角动量、地震、厄尔尼诺和拉尼娜事件等。 2. **甚长基线干涉测量(VLBI)**：VLBI是一种高精度的天文定位技术，通过分析地球上的多个射电望远镜同步观测同一遥远天体时的信号差异，可以测量地球自转参数，如日长变化。它是研究日长变化的关键工具。 3. **数据处理**：使用OCCAM6.3软件处理1985年至2010年的VLBI观测数据，通过选择短期变化和拉格朗日插值方法，获取更精确的UT1（世界时）插值，再用多基线卡尔曼滤波法进行分析，以求得站点位置、地球自转参数(EOP)和章动补偿参数的最小二乘解。 4. **周期性分析**：运用傅立叶分析揭示日长变化的周期性特征，包括半月、月、半年和周年周期，以及可能存在的更长周期，这有助于理解地球自转与天体运动之间的关系。 5. **小波分析**：通过小波分析，可以对日长变化进行非线性和局部化的时间频率分析，发现不同时间尺度上的变化模式。 6. **日长积分曲线**：利用解算的日长变化信息绘制积分曲线，展示日长的季节性规律和长期趋势，这是研究地球自转动力学的重要手段。 7. **影响因素分析**：论文还深入分析了导致日长变化的各种因素，包括大气角动量变化、地震活动、气候现象等，这些因素对地球自转的影响具有实际意义，可应用于地球动力学、气象学和地震学等领域。 这篇论文提供了关于地球自转变化的深入见解，通过VLBI数据处理技术和周期性分析方法，为理解和预测日长变化提供了重要的理论依据和技术支持。