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。     

环境负载模型效应位移序列可靠性分析

以12个IGS基准站为研究对象,通过格林函数方法对基于QLM模型的地表环境负载(大气压力、土壤湿度、非潮汐海洋、积雪深度)引起的测站位移序列进行可靠性分析。结合粗差分析、主分量分析、噪声特性分析等对位移序列进行特征分析,结果表明基于QLM计算的负载效应序列是比较可靠的,在对GPS坐标时间序列修正过程中,能较好避免不必要的二次误差的引入。此外,地表环境负载对测站的位移影响甚至达到cm级,对测站垂向位移影响更为明显;且负载位移时间序列存在明显的周期性波动,对高精度的地球动力学研究负载环境效应的影响不可忽略,应施加负载改正,为去除坐标时间序列中虚假的非线性变化提供参考。     

陆态网基准站高程时间序列的环境负载效应分析

GPS坐标时间序列呈现显著的季节性变化,以中国大陆构造环境监测网络(CMONOC) 233个GPS测站的高程方向坐标时间序列为研究对象,通过计算环境负载效应改正前后的均方根(RMS)减少率,对比了德国波茨坦地学研究中心(GFZ)与法国斯特拉斯堡大学提供的EOST不同环境负载产品对CMONOC坐标时间序列数据的改善程度. 统计结果表明:经过GFZ环境负载产品和EOST环境负载产品改正后分别有90.2%和75.54%的测站RMS减小,说明GFZ的环境负载产品对CMONOC基准站坐标时间序列数据的改善效果更好. 同时发现环境负载效应不仅对GPS坐标时间序列中的季节项有明显的改正效果,对非季节项的改善效果也非常明显,经过GFZ提供的环境负载产品改正后有87.8%的GPS测站周年项振幅削弱,有82.4%的测站非季节项的RMS减小.      

IGS站点坐标时间序列噪声特性与季节性变化分析

分析IGS站点坐标时间序列的噪声特性、季节性变化以及地表质量负载对各坐标分量的贡献,对IGS站点坐标数据的干扰改正、测站季节性运动物理机制的研究以及地固参考框架的稳定性维护具有重要的理论意义及实用价值。本文以IGS再分析中心JPL产出的单日解坐标序列产品为研究对象,对站点坐标时间序列的数据预处理方法,噪声特性分析,地表质量负载形变模拟,站点时变季节性变化提取以及站点坐标质量负载形变修正等方面进行了研究,主要内容和结论如下.     

GPS坐标时间序列共模误差分离方法比较及其对噪声模型建立的影响

为快速有效地分离GPS坐标时间序列中的共模误差（common mode error,CME）,采用区域堆栈滤波法、加权堆栈滤波法、相关加权叠加滤波法、距离加权滤波法、主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）5种滤波方法对GPS坐标时间序列进行CME处理;基于MATLAB设计了相应的GPS坐标时间序列CME分离工具。并以8个GPS基准站的坐标序列为对象,对去除CME后的GPS坐标序列进行噪声模型分析。结果表明,这5种方法能有效降低各站点坐标时间序列的不确定性,提高坐标序列精度,相比其他方法,PCA法滤波效果更好;此外,去除CME后的时间序列最佳噪声模型发生了改变,且GPS站坐标序列噪声模型呈现出多样性并存在个体差异。     

小尺度区域GNSS网三种时空滤波方法研究

针对时空滤波提取GNSS连续坐标时间序列中的共模误差对探测地壳微形变信息至关重要的问题,该文探索了小尺度区域内叠加滤波、主成分分析、独立分量分析等时空滤波方法的特性,基于华北地区13个GNSS测站连续3年的坐标时间序列进行时空滤波,并对比分析不同方法的滤波效果。结果显示,3种方法滤波后均不同程度地降低了坐标时间序列的离散度;区域叠加滤波与主成分分析提取的共模误差空间响应一致,滤波后的标准差基本相同,表明提取共模误差的性质相同,都以二阶统计量为主要信息;独立分量分析滤波后坐标时间序列的标准差较高,这与区域叠加滤波和主成分分析过度滤波有关。     

共模误差对GNSS坐标时间序列影响分析

以我国西南地区44个GNSS站在ITRF2008框架下约6年的高精度GNSS坐标时间序列为例,研究CME对高精度GNSS坐标时间序列的影响。用PCA方法提取序列中的CME并分析其对高精度GNSS坐标时间序列特征参数的影响。研究结果表明,CME对高精度GNSS时间序列的振幅、相位、噪声类型及测站速率均有不同程度的影响,主要体现在滤波后44个测站N、E、U方向序列标准差分别提高75%、70%、57%;滤波前后测站U方向约50%的测站速率有1～2 mm的差异。可见,在高精度时间序列建模、地壳蠕动形变分析、毫米级参考框架建立等高精度GNSS数据应用领域中CME的影响不容忽视。     

华北区域GNSS基准站高程时间序列的非线性变化分析

基于陆态网络全球卫星导航系统（GNSS）观测成果,采用功率谱分析法和最小二乘方法,以华北地区为例,研究了区域基准站高程时间序列的非线性变化特征,并分析了不同环境负载的影响.结果表明,GNSS基准站高程方向存在显著的周年和半年周期特征,且周年特征要显著于半周年特征.位于不同地区的基准站的振幅和相位存在差异,华北平原南部地区的周年振幅要大于北部地区,整体上华北地区周年变化在秋季时节振幅达到最大.不同环境负载效应对华北GNSS高程位移的影响不一致,利用三种环境负载修正GNSS序列后,水文负载的修正效果最好,非潮汐大气负载次之,非潮汐海洋负载修正结果不理想.      

欧洲地区共模误差提取及分析

针对跨度较长时间序列共模误差噪声特征研究较少,选择空间滤波的方法对较长时间序列进行分析以满足参考框架建立的需要。选取欧洲地区58个IGS基准站2001—2011年的坐标时间序列,采用区域叠加滤波法、分区区域叠加滤波法和相关系数加权叠加滤波法求取共模误差,并以滤波后时间序列相关系数和残差时间序列标准差为标准对其进行对比分析;进而,利用极大似然估计的方法对每个区域共模误差及滤波前后坐标时间序列进行噪声分析。结果表明:分区区域叠加滤波法最适合欧洲地区共模误差的提取;共模误差主要成分是闪烁噪声,也包含白噪声、随机漫步噪声等;当时间序列长度较长时,N、E方向受共模误差影响较小,可忽略,U方向受共模误差影响较大,需要考虑。     

环境负载对区域GPS基准站时间序列的影响分析

基于1999-2011年中国地壳运动观测网络(CMONOC)及2007-2012年武汉市连续运行卫星定位服务系统(WHCORS)的观测数据,联合中国及周边35个IGS基准站数据,采用GAMIT软件解算,获得了ITRF2008框架下的GPS基准站坐标时间序列.然后采用QOCA计算了环境负载位移,并利用其对GPS时间序列进行改正.研究结果表明环境负载造成的中国区域基准站位移呈现显著的区域性特征,东北、华北、华中区域变化较为一致且较大,西南区域基准站(KUNM)垂直方向的负载位移均方根(RMS)最大值达6.09 mm.通过对改正前后的数据进行时间序列分析,认为环境负载改正能够削弱中国区域大多数GPS基准站(约70%)垂直及水平东方向位移时间序列的非线性变化,其加权均方根(WRMS)减小量最大达1.5 mm,但是对于水平北方向坐标时间序列的改善作用不明显.