HHT-EEMD用于IGS站高程时间序列分析

利用经验模态分解（EMD）和整体经验模态分解（EEMD）方法，将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解，发现其不仅存在1 a、0.5 a、0.25 a、2个月、1个月以及长周期等周期项，还存在以往方法很难探测出来的近似2 a周期信号。与EMD分解结果对比，整体经验模态分解可以明显减弱模式混叠现象。对各分量进行Hilbert 变换（HHT），得到时间-频率-能量的Hilbert 频谱图。结果表明，年周期和2 a周期变化是高程运动的主要贡献项。利用小波变换方法对比验证EEMD的分解结果表明，与小波分析相比，EEMD重构信号与高程序列差异的RMS更小，证明了HHT-EEMD方法在数据资料分析过程中的有效性。对环境负载及GRACE负载造成的测站位移进行功率谱分析得出，环境负载确实会造成IGS站高程时间序列的1 a、0.5 a以及季节性运动，GRACE负载还验证了2 a信号的存在。     

利用北斗系统建立和维持国家大地坐标参考框架的方法研究

2000中国大地坐标系统（China Geodetic Coordinate System 2000,CGCS2000）的建立和维持主要依赖于GPS技术,不利于保障国家时空信息安全。中国北斗卫星导航系统（BeiDou navigation satellite system,BDS）提供亚太区域服务,可满足中国及周边地区高精度定位导航应用需求,对建立和维持国家大地坐标参考框架具有重要意义。研究利用已建成的北斗基准站网观测数据,实现基于BDS技术、并与国际地球参考框架（International Terrestrial Reference Frame,ITRF）一致的国家大地坐标参考框架,为今后国家级和全球性北斗坐标参考框架（BeiDou Terrestrial Reference Frame,BTRF）的建立和维持提供理论基础和方法支撑。初步计算结果表明,积累2 a以上的观测数据,利用单独BDS数据可以获得与GPS精度相当的水平速度场,精度约为2~3 mm/a。基于单独BDS数据,测站残差平面和高程的重复性分别可优于0.8 cm和1.7 cm。利用BDS数据已可监测到测站高程方向的季节性变化。此外,还对单独BDS与GPS数据计算的坐标可能存在的与经纬度相关的系统误差进行了分析。总体来说,目前的北斗系统可满足建立和维持中国cm级大地坐标框架的需求。     

GPS水汽在雾霾天气监测中的应用研究

雾霾天气的形成与天气条件密切相关。GPS技术作为一种新的水汽探测手段,能高时效、高时空分辨率、自动实时、全天候地获取空气中的水汽含量。首先统计分析了雾霾的形成原因与变化规律,然后从GPS水汽、雾霾指数与空气相对湿度等方面进行了定性的相关性分析。研究结果表明,GPS水汽与雾霾天气的形成存在一定的相关性,GPS水汽在一定程度上可用于雾霾天气的监测与预报,而且气象部门可依据GPS水汽含量开展人工增雨（雪）来减缓雾霾天气的持续影响,进而为改善空气质量提供科学依据。