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。     

京津地区GNSS坐标时间序列噪声特性研究

针对地表质量负荷对京津地区GNSS坐标时间序列噪声特性的影响,选取中国大陆构造环境监测网络8个GNSS基准站2012—2014年的坐标时间序列,利用CATS软件计算大气压、非潮汐海洋、积雪和土壤湿度等质量负载改正前后GNSS坐标时间序列的谱指数、最优噪声模型、速度的变化。发现地表质量负载对GNSS坐标时间序列的噪声特性产生了明显影响。结果显示,京津地区GNSS坐标序列包含白噪声和有色噪声,且最优噪声模型具有多样性。扣除质量负载后N、U分量的噪声模型变化明显,主要表现为FN+WN和PL+WN,而N、E分量的谱指数分别趋近于FN和WN。质量负载改正后基准站U方向的线性速度变化较大,且北京地区变化量大于天津地区。研究结果为提高GNSS数据解算精度、精细分析地壳形变提供参考。     

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）.      

内蒙古陆态网络坐标时间序列噪声分析及速度场修正

利用中国地震局全球卫星导航系统(GNSS)数据产品服务平台获取内蒙古自治区境内15个陆态网络连续站2010-06—2021-06的观测数据,通过GAMIT/GLOBK软件、HECTOR软件解算得到去奇异值后的坐标时间序列,最后结合贝叶斯信息量准则(BIC)数值分析确定最优噪声模型:内蒙古自治区坐标时间序列在东(E)方向的最优模型为白噪声+闪烁噪声 (WN+FN),在北(N)和天顶(U)方向的最优噪声模型为白噪声+幂律噪声(WN+PL). 采用最佳噪声模型对速度场进行修正,在ITRF14框架下,内蒙古地区陆态网络连续站的平均运动速率为30.653 mm/a,运动方向为26°57′51″SEE;垂直方向上平均运动速率为0.792 mm/a.      

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.      

区域CORS网坐标时间序列周期特征分析

通过精密单点定位的方法获取了区域CORS网各基准站的坐标时间序列,并利用最大似然估计法和频谱分析法对其32个基准站坐标时间序列的周期特征进行了分析,获取了各基准站年周期、半年周期的振幅和相位值,以及各基准站的周期功率谱图。结果表明:GNSS基准站坐标时间序列不仅存在线性变化,还存在周期性变化,其中以U方向表征最为明显,与双差定位获得的坐标时间序列周期特性分析结果一致,说明以精密单点定位获取的GNSS基准站坐标时间序列是可靠的,可以用来分析基准站的变化特征。     

厦门CORS基准站稳定性分析

利用GAMIT/GLOBK10.5软件解算2013—2015年厦门CORS基准站三年连续观测的GPS数据,研究厦门CORS基准站稳定性。对获取的时间序列进行噪声分析,首先使用频谱分析法确定噪声模型,然后采用CATS软件顾及噪声估算精确的周期项和速度场。结果表明,厦门境内的连续站的最佳噪声模型是"白噪声+闪烁噪声",计算结果显示顾及时间序列中时间相关的有色噪声,速度场估算误差将被低估6~7倍。     

CQGNIS系统基准站稳定性分析

本文首先简要介绍了基于Gamit和Globk进行高精度数据处理的基本流程,并据此来分析处理GNSS基准站数据,通过获取各基准站不同时期的N、E、U方向坐标;比较各基准站N、E、U方向坐标变化情况,来分析基准站稳定性。     

环渤海区域GPS坐标时间序列噪声分析

本文以环渤海区域GPS基准站2013年至2018年观测数据为基础,从噪声特性及时间序列参数方面进行分析。利用最大似然估计法估计环渤海区域27个测站坐标时间序列在不同噪声模型下的噪声量级及时间序列参数。针对最佳噪声模型,利用谱指数和最大似然估计两种方法分别从定性和定量确定。结果表明,测站的最佳噪声模型主要有WN+FN和WN+FN+RWN两种模型组合,绝大多数测站的最佳噪声模型为WN+FN,其中WN+FN+RWN模型主要分布在基岩类型为土层的基准站上,WN+FN模型主要分布在基岩类型为基岩的基准站上。     

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.      

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.      

共模误差对坐标时间序列分析的影响

基于2013年至2018年环渤海地区GPS基站6年的观测数据,研究了共模误差对坐标时间序列分析的影响。首先利用主成分分析方法提取环渤海区域27个基准站的共模误差,以N、E、U三个方向的第一主成分来计算共模误差;然后使用最大似然估计法得到各测站剔除共模误差前后的噪声。发现在消除共模误差后,N,E,U方向的相对坐标时间序列得到改善,白噪声,闪烁噪声和随机行走噪声明显减小。结果表明,共模误差的剔除有效的提高了坐标时间序列分析的精度。     

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...     

中国大陆GNSS连续站观测噪声的时空分布

为了全面分析我国大陆及其周边GNSS连续站噪声的空间分布规律,该文基于陆态网络260个GNSS连续站和周边区域10个IGS站的观测数据,利用GAMIT/GLOBK软件进行解算,得到各站的坐标值及其N、E、U 3分量误差值,制定筛选标准,依据该标准剔除质量差的测站,剔除异常值;利用Matlab软件,按照东向(E分量)、北向(N分量)、垂向(U分量)3个方向进行拟合,并提取各测站单日解的最大误差值出现的年积日,绘制其在我国大陆的空间分布图,得到中国大陆GNSS连续站最大单日误差值的时空分布特性图。发现大部分GNSS连续站单日最大误差值集中在夏季(7月居多)并分析了原因。