雷　雨，蔡宏兵

(1. 中国科学院国家授时中心，陕西 西安　710600；2. 中国科学院时间频率基准重点实验室，陕西 西安　710600；3. 中国科学院大学，北京　100049)



顾及最小二乘拟合端点效应的日长变化预报*

雷雨1,2,3，蔡宏兵1,2

(1. 中国科学院国家授时中心，陕西 西安710600；2. 中国科学院时间频率基准重点实验室，陕西 西安710600；3. 中国科学院大学，北京100049)

针对日长(Length Of Day, LOD)变化预报中最小二乘(Least Squares, LS)拟合存在端点效应的问题，采用时间序列分析方法对日长变化序列进行端点延拓，形成一个新序列，然后用新序列建立最小二乘模型，最后再结合最小二乘模型和自回归(Autoregressive, AR)模型对原始日长变化序列进行预报。实验结果表明，在日长变化序列两端增加统计延拓数据，能有效减小最小二乘拟合序列的端点畸变，从而提高日长变化的预报精度，尤其对中长期预报精度提高明显。

日长变化；预报；最小二乘拟合；端点效应；时间序列分析

日长变化是表征地球自转运动的一个重要参量，反映了地球自转速率的快慢。日长变化与极移(Polar Motion, PM)的两个分量统称为地球自转参数(Earth Rotation Parameters, ERP)。地球自转参数是实现地球参考系与天球参考系相互转换的必需参数，在卫星导航、深空探测以及天文地球动力学研究等领域有重要应用[1]。卫星激光测距(Satellite Laser Ranging, SLR)、甚长干涉基线测量(Very Long Baseline Interferometry, VLBI)与全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)等现代空间测地技术是获取地球自转参数的主要手段，但复杂的资料处理过程使得地球自转参数的获取存在一定延迟，因此对地球自转参数进行高精度预报是一项必要工作。……