山东CORS坐标时间序列周期与噪声特征分析

针对不同区域的周期和噪声特性存在差异,以27个山东连续运行参考站（CORS）2015—2018年的坐标时间序列为研究对象,进行周期和噪声特征分析. 结果表明:坐标时间序列并没有严格的周期信号,U方向的周期运动较为规律;坐标分量的谱指数显示大部分站点可用白噪声（WN）+闪烁噪声（FN）的噪声模型进行描述;采用最大似然估计法（MLE）确定山东CORS站坐标时间序列N方向的最佳噪声模型为WN+FN,E、U方向的最佳噪声模型为WN+FN+随机漫步噪声（RWN）.      

北京市CORS站坐标时间序列噪声分析

针对北京市CORS站的稳定性问题,该文利用GAMIT/GLOBK软件对北京市13个CORS站2016—2018年的观测数据进行了处理,获取了原始坐标时间序列和坐标残差时间序列,通过极大似然估计的方法对CORS基准站进行了噪声模型分析和区域速度场估计。结果表明,北京市CORS站坐标时间序列的最佳噪声模型为WN+FN+RWN组合模型;采用NEU方向的最佳噪声组合模型对北京市CORS站进行区域速度场估计,BJTZ、CHAO、DSQI、XNJC站的沉降较为严重,其他CORS站N方向速度估值在7.2~14.3 mm/a,E方向速度估值在27.5~32.5 mm/a,U方向速度估值在2.0~8.5 mm/a。     

不同GPS时间序列跨度对噪声模型建立的影响

针对现有GPS时间序列研究中时间序列跨度方面研究较少,该文对不同GPS时间序列跨度对噪声模型建立的影响进行分析。选取ITRF2008框架下中国区域的10个IGS基准站的坐标时间序列,将每个序列按照时间跨度分为5a、10a、15a和20a4个时段,分别求取各时段的谱指数,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声分析,并对结果进行对比。结果表明:随着时间序列长度的增加,谱指数呈减小趋势,FN+RWN+WN在所有最优噪声模型中所占比例上升,FN+RWM+WN中RWN在所有噪声分量中所占比例呈上升趋势,噪声的长周期分量变得显著;同一测站在不同长度时段内所求最优噪声模型、速度场差别较大,在研究分析测站最优噪声模型、速度场时需要指出获取该时间序列的时段。     

GNSS坐标时间序列噪声特征分析

为了研究我国目前建立的连续运行参考网络（CORS）GNSS基准站的坐标时间序列噪声特征是否与国际领域研究的成果相符合,对江苏CORS网连续3年24个分布均匀的GNSS基准站的数据进行处理,利用GAMIT软件获取了各基准站的坐标时间序列,并利用CATS软件采用最大似然估计法对坐标时间序列的噪声特征进行了分析,结果表明：GNSS基准站坐标时间序列不仅包含白噪声,还包含有色噪声;GNSS基准站坐标时间序列在N、E、U方向的噪声类型并不完全一致,其中N、E方向的最佳噪声模型为“WH＋FN＋RWN”,U方向的最佳噪声模型为“WH＋FN”.     

ETS对GPS站坐标时间序列噪声模型建立影响分析

间歇性震颤与滑移ETS是一种大陆地区地震观测中未知的弱震动信号,分析ETS运动对GPS测站的影响有助于建立更为准确的GPS基准站运动模型,为地球动力学研究提供有价值的参考资料。文中以20个GPS基准站为研究对象,对FN+WN、PL+WN、GGM+WN及FN+RW+WN 4种不同噪声模型组合进行噪声分析,探讨ETS对GPS站坐标时间序列噪声模型建立影响,结果表明:ETS引起GPS站坐标序列噪声模型发生变化,且可造成噪声模型的错误估计;在准确估计站速度及其不确定度时必须考虑间歇性震颤与滑移因素,否则可能导致过高估计站速度及其不确定度;随着间歇性震颤与滑移参数的增加,RW的占比显著增加。     

顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析

以30个GPS基准站坐标序列为对象,提出分别采用赤池信息量准则（AIC）与贝叶斯信息准则（BIC）噪声模型估计准则判定GPS时间序列噪声特性,对比分析GPS时间序列噪声模型特性,探讨不同噪声模型对GPS站速度及其不确定度的影响. 结果表明GPS站坐标序列噪声模型主要表现为FN+WN、PL及FN+RW+WN噪声模型特性;FN+WN噪声模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;此外,RW对站速度不确定度的影响不可忽略, 正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GPS坐标时间序列数据具有重要的意义.      

顾及有色噪声影响的甘肃境内CMONOC基准站坐标时间序列分析

针对甘肃省境内19个CMONOC基准站坐标时间序列结果,采用极大似然估计法（MLE）探讨了各基准站的最优噪声模型,确定了基准站的速度场,并分析了甘肃省地壳运动状况. 研究结果表明:甘肃省境内CMONOC基准站各坐标分量噪声特性存在较大的差异,“白噪声+闪烁噪声（WN+FN）”为最优噪声模型,能够更好地描述基准站坐标时间序列3分量上的噪声特性,且估算的速率不确定度是仅考虑WN时的4~15倍. 甘肃省CMONOC基准站在ITRF14框架下水平方向运动的平均速率为34.54 mm/a,运动方向为SEE 98.07°;相对于欧亚板块的水平方向运动的平均速率为6.49 mm/a,运动方向为NEE 79.23?°.      

云南地区GPS基准站噪声模型分析

以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高.     

格陵兰GNSS测站坐标时间序列噪声分析

自2007年来,格陵兰地区逐步建立了50多个GNSS连续观测站用以监测冰川质量变化导致的地壳回弹,至今已累计了超过15 a的坐标时间序列,这使得确定坐标时间序列的噪声特性成为可能。本文选取了格陵兰53个GNSS观测站自2008-2018年共10 a的坐标时间序列,利用功率谱分析和极大似然估计对其噪声特性进行了分析,并基于最优噪声组合估计了格陵兰测站的位移速度及其不确定度。利用贝叶斯信息准则作为评估依据的结果表明,闪烁噪声和白噪声+闪烁噪声的组合可以解释33%的测站噪声,幂律噪声可以解释52%的测站噪声,其余测站可用随机游走或一阶高斯马尔科夫噪声来解释。在利用极大似然估计分析测站坐标时间序列时,对于对97%的测站位移分量的速度估值而言,不同噪声模型的影响小于0.1 mm/a,最大为0.31mm/a,但不同的噪声模型会导致测站位移速度的不确定度的最大估值和最小估值之间存在1.3～7.1倍的差异。因此准确地确定测站坐标序列的噪声模型对于准确估计测站位移速度及其不确定度是十分重要的。     

有色噪声对东南极区域GPS测站三维速度估计的影响

近年来,有研究发现在GPS测站坐标时间序列中既存在白噪声,也存在有色噪声。为了研究有色噪声对东南极区域GPS测站三维速度估计的影响,本文使用GAMIT/GLOBK10.5软件对东南极区域6个连续GPS测站2005—2014年的实测数据进行解算和平差,并利用最大似然法（MLE）分别估计了在两种假设噪声模型条件下的测站三维运动速度及其不确定性。结果表明：在进行参数估计时,考虑两种有色噪声（闪烁噪声和随机游走噪声）对东南极区域GPS测站三维速度估计的量级影响不大,水平方向最大影响量级为0.3 mm/a,垂直方向最大影响量级为0.8 mm/a;但如果不考虑有色噪声,会严重低估参数估计的真实不确定性。     

不同解算策略对GPS坐标序列噪声模型建立及速度影响

解算策略选择与GPS站速度及参数模型估计密切相关,本文选取陆态网下121个GPS基准站2011—2019年时间序列作为研究对象,采用赤池信息量准则/贝叶斯信息量准则(AIC/BIC)最优噪声模型评价准则,探讨GAMIT、Bernese及二者联合解算策略(Comb)对GPS坐标序列噪声模型和速度估计的影响.?结果表明:不...     

基于GPS时间序列分析的地震前后噪声特性差异性研究

针对现有地震预测研究中噪声特性分析研究较少,就较大地震对GPS时间序列噪声特性的影响进行分析.选取较大地震及相应的临近测站,将GPS时间序列按照时间跨度分为震前4～3 a、前3～2 a、前1～0 a、震后0～1 a、后1～2 a五个时段,分别求取各时段的谱指数,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声特性分析,然后对结果进...     

东北陆态网坐标时序有色噪声及环境负载分析

利用Hector软件解算我国东北地区16个陆态网络连续站近10 a的时间序列观测数据,获取连续站坐标残差时间序列数据,进而确定最优噪声模型,最终得出基于有色噪声(CN)以及环境负载改正后的速度场. 结果表明:东北地区陆态网络坐标时间序列数据中主要存在白噪声(WN)、闪烁噪声(FN)与幂律噪声(PL);北(N)和天顶(U)方向的最优噪声模型为WN+FN;E方向的最优噪声模型均为WN+PL. 在顾及CN及环境负载的影响下,东北地区陆态网络基于ITRF14框架下在N方向上运动的平均速率为?13.003 mm/a,东(E)方向上运动的平均速率为27.020 mm/a,U方向上运动的平均速率为0.528 mm/a,整体呈隆升趋势.      

顾及有色噪声影响的青海地区应变场分析

基于青海地区14个中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)连续站10年的坐标时间序列数据,利用贝叶斯信息准则(BIC)确定各连续站的最优噪声模型,进而得出修正后的水平速度场,并在此基础上建立整体旋转与线性应变模型来分析青海地区的应变特征. 结果表明:青海地区CMONOC连续站坐标时间序列各方向的噪声特性存在较大差异,东(E)、北(N)、天顶(U)方向的最优噪声模型分别为 白噪声+幂律噪声(WN+PL)、白噪声+高斯-马尔科夫噪声(WN+GGM)和白噪声+闪烁噪声(WN+FN). 考虑有色噪声(CN)影响青海地区CMONOC连续站基于ITRF2014框架下的平均水平运动速率为39.45 mm/a,运动方向为88°57′58″NEE. 青海地区构造活动相对强烈的东北与西南部分别表现为挤压应变特征和拉张应变特征;从东北向西南,挤压应变逐渐减小,拉张应变逐渐增大,总体表现为挤压应变.