顾及有色噪声的GNSS时间序列时域信号提取

随着大型地震的发生,GNSS时间序列中除线性趋势和周期信号外,还存在大量震后瞬态,准确地提取各项时域信号是运用GNSS时间序列进行地学研究的关键.为此,本文提出了顾及有色噪声的GNSS时间序列时域信号提取法.该方法首先基于白噪声（White Noise,WN）+闪烁噪声（Flicker Noise,FN）模型,使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation,MLE）对震前GNSS时间序列进行参数估计,并根据参数估值来去除震后时间序列中的震前信号,以此获取残差序列;然后将残差序列作为求解特征时间尺度的观测量,WN+FN模型作为观测量的随机模型,并采取非线性最小二乘法（Non-linear Least Squares,NLS）法估计特征时间尺度;最后利用估计的特征时间尺度构建GNSS时间序列函数模型,并采用MLE估计其未知参数,进而实现时域信号的提取.经模拟数据分析,考虑有色噪声时,特征时间尺度估计算法的收敛性提高了25%,各项未知参数的标准差（Standard Deviation,STD）显著下降.最后,将该算法应用于日本区域实测数据,并与传统方法进行了对比分析.

     

地下水位时间序列噪声分析

地震的孕育时间长达几十年甚至几百年,前兆观测往往获得相当长时间的观测数据,时间序列中包含大量的随机信号,也就是噪声。本文应用噪声分析软件CATS,引入经典的噪声统计模型,运用最大似然估计法分析吉林省地震前兆地下水观测时间序列的噪声特性,结果表明地下水观测噪声可用闪烁噪声加白噪声联合模型来描述。     

GPS基准站坐标分量噪声的时间序列与分类特征

根据地震预测对异常信息(长期、中期和短期异常)与噪声分离(白噪声、闪烁噪声和随机漫步噪声)的需要,文中应用小波方法对中国大陆的有关GPS基准站坐标分量和测站间坐标分量进行了分离,并将它们归纳为四类高频、中频、较低频和低频。通过对高频、中频和较低频的时间序列特征进行分类分析,获得如下看法:①高频类可能主要是白噪声造成的,其离散的程度较中频类略大,或许其中在某时刻包含临震前兆和震时形变信息;②中频类主要突出闪烁噪声的特征,或许其中在某时刻包含着短临前兆信息;③较低频类若剔除年和半年周期成分则显示随机漫步噪声的特点,或许其中包含着中期前兆信息;④低频类主要体现趋势性形变信息;⑤高频与中频类噪声的大小一般与观测季节明显有关,噪声最大的时段大约是8月份,噪声最小的时段大约是2月份;⑥判定不同频域信息的显著性时,其噪声要进行相应的综合或分离;⑦一定的空间域内的测站间坐标增量噪声平均小于测站相应坐标的噪声,而且噪声大小随时间的变化更加突出,甚至相差达一倍以上。这些可能说明,虽然这些噪声是GPS观测所固有的,但并非完全是独立的,测站间越近,共性的成分越突出。所有这些将为我们变形分析时信息显著性的判断、方法的选择、资料处理时权的确定、观测的最佳时段选择、跟踪监测方案制定和参考基准站的确定等提供重要的参考。     

山西省GNSS基准站时间序列分析

使用开源GAMIT/GLOBK软件对山西省GNSS基准站数据进行解算,解算中运用潮汐参数、全球通用的地球模型等得到山西省GNSS基准站高精度时间序列。基于时间序列模型剔除周期干扰,并用小波分析法分析时间序列的特性,研究结果可为地震预测与研究提供数据支撑。     

基于同步大地电磁时间序列依赖关系的噪声处理

本文从信号与系统的角度讨论了同步大地电磁时间序列信号之间的依赖关系,选取高信噪比的时间序列信号作为先验数据,用最小二乘法估算依赖关系;结合参考道的数据,合成本地道含噪声时段的数据,最后用合成数据替代噪声段数据,组成新数据,从而在时域中去除大地电磁噪声.西藏地区高信噪比实测数据的试算结果表明,无论电场还是磁场,信号之间的依赖关系是相对稳定的,只与先验数据的长度有关,与时间无关;虽然不同参考点之间的依赖关系不同,但都可以精确合成本地点数据,与参考点地下电性结构和参考距离无关.仿真实验显示,去噪后的信号与原始信号基本一致.实测数据处理结果表明,该方法可以有效去除强噪声干扰,抑制中高频段的近场源效应,同时保留了微弱的有效信号,保证了处理结果的正确性.最后针对方差比方法无法识别的方波噪声,提出了一种简单的平移方法,成功去除了持续时间大于窗口长度的方波噪声;将该方法与远参考技术结合,可以有效抑制近场源噪声干扰,获得光滑连续并且可信的测深资料.     

连续观测站的噪声分析

分析了中国地壳运动观测网络在全国布设的27个GPS连续站开始运行以来至2005年11月的站坐标时间序列. 在对数据进行清理的基础上， 分析了各站坐标分量噪声的功率谱密度， 计算了表征各分量的噪声特性的谱指数. 谱指数显示， 大部分站的各坐标分量时间序列的噪声可以用白噪声+闪烁噪声的模型来描述， 少部分则可用白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声的模型来描述. 采用最大似然估计准则， 定量估计了模型中的各噪声分量. 结果表明， GPS站坐标时间序列中白噪声甚至不是噪声的主要成分. 因此， 仅顾及白噪声得到的测站运动参数的误差估计， 实际上是过高的， 或者说是过于乐观的. 相应地， 对这些运动参数作出解释时， 如果不充分考虑这一因素， 有可能会对读者产生误导.      

南极半岛地区GPS坐标时间序列噪声分析及形变模式初探

有色噪声广泛存在于各种连续GPS站坐标时间序列,对GPS时间序列分析有重要影响.利用GAMIT/GLOBK软件解算了南极半岛地区8个GPS测站2010—2014年的实测数据,对坐标时间序列使用主分量分析法(PCA)进行了空间滤波,利用CATS软件估计了不同噪声模型下和空间滤波前后的噪声量级、站坐标时间序列参数及其不确定度,最后对南极半岛地区水平和垂向的形变模式进行了分析和讨论.结果表明,南极半岛地区GPS时间序列不仅存在白噪声,还存在较大量级的闪烁噪声,部分测站E方向在滤波前可能存在随机游走噪声;空间滤波能够有效降低这三种噪声的量级,从而有效减小线性项和周期项估计的不确定度;南极半岛地区在水平方向主要表现为板块运动,还可能存在局部性构造运动;在垂直方向上由冰川均衡调整(Glacial Isostatic Adjustment, GIA)因素引起的抬升较小,主要表现为现今冰雪质量损失引起的弹性抬升运动.     

中国大陆GPS连续观测站基线时间序列分析

本文根据中国地壳运动观测网络基准站1999年初至2010年9月底的资料, 对中国大陆90条GPS基线时间序列进行了分析, 讨论了这些基线在正常情况下的趋势性运动特征, 总结了2001年昆仑山口西和2008年汶川两次8级大震前GPS基线时间序列的异常变化, 并在此基础上分析了GPS基线近期变化情况。     

基于多通道奇异谱分析的GNSS坐标时间序列共模误差的提取

共模误差是区域连续GNSS网中存在的一种与时空相关的主要误差源.为了有效的剔除共模误差,提高坐标时间序列的精度,本文提出了利用多通道奇异谱分析（Multi-channel Singular Spectrum Analysis,MSSA）提取共模误差的新思路,并利用实验区域18个测站9年（2002年到2010年）的GPS坐标时间序列进行实验,分析了共模误差对时间序列的影响和测站噪声特性的影响,并对共模误差序列进行周期探测,结果显示：通过MSSA能够有效的剔除共模误差,提高坐标时间序列的精度.     

JLCORS观测数据质量检测与评估

利用teqc软件对JLCORS网络系统的49个连续运行观测站的观测数据质量进行全面的检测与评估,包括数据完整性、电离层延迟及变率、多路径效应等,数据采样率选用30秒,卫星截止高度角为10度。结果显示,95%的观测站采样效率分布在0.9~1之间,80%的观测站CSR值分布在0.0~0.35之间;所有站点多路径MP1、MP2指标的RMS在0.15~0.45 m范围内,网络系统内MP1、MP1的最大值分别是SLAN站0.45 m和DEFN站0.42 m。接收机运行状态良好,观测环境和观测数据质量完全符合《中国地壳运动观测网络技术规程》要求,而且均优于国际IGS站点标准,对于电离层延迟较严重的时段和不健康的卫星进行了统计,可为GNSS后处理提供可靠的依据。     

基于支持向量机的多维地震时间序列建模

文中首先介绍了支持向量机回归方法,然后对其进行了数值仿真实验,最后利用该方法对首都圈地区的地震活动进行回归建模与内符检验。分析认为,利用该方法可以获得较强的多维地震样本学习、建模与外推泛化能力,具有较高的中长期地震危险性估计能力。     

SPECTRAL ANALYSIS OF GEOMORPHIC TIME SERIES: AUTO-SPECTRUM

The collection of time series data is an essential component in the investigation of earth surface processes. Spectral analysis of these time series can provide an invaluable insight into the behaviour of geophysical processes. Spectral analysis of a single time series produces an auto-spectrum which provides a representation of the amount variance of the time series as a function of frequency. Prior to spectral analysis, the time series should be plotted to identify the presence of any trends in the mean or the variance of the series, and to identify anomalies in the data which should be corrected. To satisfy the assumption of stationarity, any trend (in either the mean or variance) should be removed from the time series. Consequently, the probability density function of the time series should be plotted and compared with the Gaussian distribution. The final stage in preparing the time series for spectral analysis is to apply a taper to reduce spectral leakage and distortion of the auto-spectrum. Following the calculation of the periodogram, spectral estimates should be combined to reduce the variability associated with the estimates and thereby ensure that the autospectrum is more representative. Finally, confidence limits should be constructed around the spectral density function so that statistically significant spectral peaks (or troughs) can be identified.     

人工神经网络在地震前兆混沌时间序列预测和处理中的应用

人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型,具有很强的非线性映射功能．把它引用到地震前兆观测数据的分析处理中,可为前兆观测更好地服务于地震分析预报开辟出一条新路,也是对人工神经网络方法应用的推广．本文分析了时间序列的可预测性,给出了用人工神经网络预测地震前兆混沌时间序列的方法,并以江宁台和徐州台SQ 型地倾斜仪观测及溧阳台体应变观测的时间序列为例,对其作了预测和处理．结果表明：用该方法处理达到的精度能满足实际工作的需要,因而该方法在今后的实际地震分析预报工作中具有重要应用价值．     

用GPS时间序列获取中国大陆微动态应变场

基于中国大陆GPS观测在国际地球参考框架（ITRF）获得的站点位置,由三角形法通过反演逐年推算中国大陆年微动态应变场. 结果显示,研究区年微动态应变场大致以南北地震带为界. 西部地区存在方向大体一致的年主压应变优势分布方向, 方向自西向东、 由近南北向转为北东向,与近代应变场的方向一致,表明西部地区变形主要是由印度板块向北推进和西伯利亚地块相对南推形成的,且整体上仍是新构造运动的继承;东部大部分地区不存在年主应变的优势分布方向.年最大剪应变在不同地区差别很大,变化范围从4.13times;10-8~7.0times;10-10, 总体上西部大于东部. 同一区域年最大剪应变的多年变化表明,西部变化大,东部变化平缓. 年面膨胀显示,研究区大部分为压缩区,且同一区域的多年变化平缓.      

地球系统模拟和混沌时间序列

地球系统是非线性的系统.为了模拟地球系统,我们就必须了解非线性科学的最新进展.本文从非线性科学角度论述了地球系统模拟中的几个关键问题,如尺度是分层次的,不同尺度之间存在着相似性及标度律,同时也存在差异性及非均匀性.为此还介绍了一些概念:吸引子、分维、信息和熵等.最后本文还说明如何从地球系统中所观测到的时间序列取得地球系统模拟所需要的信息.     

DEEP TECTONIC STRESS CHANGE BASED ON LONG-TERM APPARENT RESISTIVITY TIME SERIES: A CASE STUDY FROM NORTH SECTION OF YISHU FAULT ZONE

Almost all the destructive earthquakes, so called tectonic earthquake, are produced by tectonic movement. The tectonic movement will cause resistivity changes in the earth. It's valuable for strong earthquake forecast to study the relationship between the resistivity change and tectonic movement. According to magnetotelluric sounding method, we establish a robust estimate method to calculate the long-term apparent resistivity from seismic station monitoring data. We first use 1D layered earth models to test the sensitivity of this method. Then we process the continually observed long term electromagnetic data in 4 years (from 2011 to 2014) from Anqiu seismic station which is very close to the north section of Yishu fault zone. The apparent resistivity curves and the apparent resistivity time series for different frequencies are obtained. The time series show the resistivity increase in the selected 4 years, which is in good agreement with the GPS baseline data. This also satisfies the results from rock mechanics experiments on deep rocks (upper mantle) that the resistivity will increase with improved stress in a high temperature and pressure environment. The method is valuable for studying electromagnetic precursor of strong earthquakes and strong earthquake prediction.     

水库地震主震发生时间的预测

水利工程对水库地震的抗震设防要求事先对水为地震进行预测。预测内容包括蓄水后诱发地震的危险性（可能性、）最大震级、最大震的地占紧及不库地震对场址地震动参数的影响。除主震时间的预测外，本文第一作者都曾提出过初步的预测方法。本文认为，水库地震前震波速比异常、非线性灰色模型以及前震系列回归等方法，是预测主震时间的有前途的方法。     

基准站GPS连续观测得到的垂直位移时间序列

利用1998年9月至2004年3月上旬中国地壳运动观测网络基准站GPS连续观测结果所获得的垂直位移时间序列,讨论了基准的选择,分析了基准站垂直位移的特点。取中国东部一组垂直位移变化形态基本一致、年速率较小的6个基准站作为垂直位移时间序列的基准。计算结果表明,每周的垂直位移解的精度可达3mm。与基准站的水平位移年速率相比,垂直位移年速率普遍较低;而与基准站的水平位移时间序列相比,一些基准站的垂直位移时间序列有非常显著的年周期变化,幅度达20～50mm。中国大陆西部基准站的年周期变化与地球自转有明显的相关性,并且符合地球自转守恒。基准站垂直位移的变化值得多方面深入研究