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.     

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.     

时间跨度对GPS坐标时间序列噪声模型估计影响分析

文中介绍GPS坐标时间序列模型,并给出GPS噪声模型种类、估计方法及最佳噪声模型评价准则。选取来自IGS08的24个IGS核心站的时间序列作为数据基础,对不同时间跨度的时间序列噪声模型进行定量分析,探讨其随着时间变化的演化规律。结果表明:当时间序列长度较短时,噪声模型的不确定性较大,而12.5a以上时间跨度的噪声模型趋于稳定且主要表现为闪烁噪声加白噪声的组合噪声模型;大跨度时间序列中噪声的长周期分量变得显著。     

基于ARMA模型的GPS基准站坐标时间序列分析

由于利用GAMIT/GLOBK软件对连续运行多年的GPS基准站数据进行处理的原始结果存在一定的噪声,本文利用ARMA模型对GPS基准站坐标进行时间序列分析,其中采用Pandit-Wu方法确定ARMA模型的阶数.试验结果表明,采用Pandit-Wu方法能够准确地确定ARMA模型的阶数,并且基于ARMA的时间序列有效地消除了一定量的噪声,让GPS基准站随着时间的变化规律与趋势更加明显,说明ARMA模型在GPS基准站坐标时间序列分析中剔除噪声及突显变化量与趋势具有良好的效果.     

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.     

GPS高程数据时间序列分析

对GPS台站时间序列进行了研究,对我国IGS连续跟踪站高程分量的数据进行谱分析和小波分析,用最小二乘法将时间序列的白噪声与有色噪声分离,并利用AR模型建模。通过分析,获得拉萨、上海和武汉GPS连续跟踪站的有色噪声特征。     

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.     

大气负载效应对不同纬度IGS测站的影响

针对目前大气负载效应明显的纬度分布特性未得到重视,大部分GPS坐标时间序列均未加入大气负载修正,导致忽略了中高纬地区测站受大气负载的显著影响这一问题,该文从测站位置纬度分布的角度,着重计算分析由大气负载效应引起的国际GNSS服务测站位移,分析大气负载效应对GPS坐标时间序列的影响,以及因纬度差异导致的国际GNSS服务测站受大气负载效应影响存在的差异。通过计算修正前后GPS坐标时间序列均方根值和加权均方根值,评估对GPS坐标时间序列进行大气负载效应修正的重要性。分析结果表明,大气负载对测站影响的分布与纬度位置有明显关联,中高纬地区其效果显著,而低纬地区受其影响相对较小。在北斗全球坐标框架的建立中,若考虑大气负载效应的影响,精度上将有毫米级的提高。     

中国区域IGS基准站坐标时间序列噪声模型建立与分析

选取ITRF2005框架下中国区域(包括台湾地区)11个IGS基准站1995-2010年的坐标时间序列,采用不同噪声模型组合对它们进行噪声分析,并计算大气压负载、非潮汐海洋负载、积雪深度及土壤湿度负载对测站位移的影响,得到地表质量负载改正前后各测站分量的最优噪声模型。结果表明,中国区域IGS基准站的噪声模型存在多样性,且各分量具有不同的噪声特性,主要表现为闪烁噪声+白噪声和带通幂律噪声+白噪声。噪声模型与地表质量负载及其测站速度、速度不确定度之间的定量分析表明地表质量负载会造成测站的噪声特性变化,主要表现为带通及随机漫步噪声特征。不同复杂噪声模型对测站线性速度及不确定度会产生一定影响,少数测站高程分量差异甚至超过1 mm/a。     

GPS时间序列分析软件CATS的安装与使用

介绍了GPS时间序列分析方法与理论,并对时间序列分析软件CATS的安装、使用及其基本原理进行了详细阐述。CATS主要使用的两种计算方法:频谱分析法和最大似然估计法;不同的噪声模型(主要是白噪声加有色噪声)来分析时间序列中的噪声以及它们对速度误差的影响。利用CATS可以方便的为研究者获得参数,进行上层研究。     

基于ARIMA模型的边坡变形分析与预测

详细论述了时间序列分析中的平稳性分析、模型识别、模型评价和模型预测的过程,建立自回归滑动平均求和(ARIMA)模型对2016年6月29日-2017年10月4日共计461 d的边坡监测数据进行时间序列分析和预测。结果显示:利用ARIMA模型对边坡观测数据进行时间序列分析具有可行性,并能取得较好的效果,研究成果可为工程施工和防灾减灾提供技术参考。     

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.     

基于卫星概略星历的GPS内部可靠性预报

根据GPS卫星预报原理,介绍了利用YUMA概略星历进行卫星预报并提出内部可靠性预报的具体方法,详细分解了利用YUMA概略星历进行卫星预报的流程,根据内部可靠性的定义,提出进行内部可靠性预报的具体计算方法,给出了一个实际算例,验证了该方法的可行性。     

边坡非线性位移的Verhulst-ARMA组合预测模型研究

针对ARMA模型中时序变量自身变化的复杂性及其预测的不确定性,利用Verhulst提取非平稳时间序列中的趋势项,再对剩下部分采用平稳时间序列建模,建立Verhulst-ARMA组合预测模型。运用文中组合模型对三峡某边坡滑移的实测数据进行分析,验证Verhulst-ARMA组合模型在边坡非线性位移预测中的可靠性和适用性。     

基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析

对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。     

基于IGS连续跟踪站的GPS高程时间序列分析

对全球分布的IGS连续跟踪站GPS高程分量时间序列,进行了小波多分辨率分析,发现各台站高程时间序列大都存在着季节性变化,这种以半周年项和周年项为主的季节性变化是由多种地球物理现象引起的,我们从多个方面分析了原因,并着重分析了大气压强的影响。利用分析的结果讨论了地壳垂直变化的规律,得出地球存在以半年和周年为周期的整体性扩张与收缩振荡运动,同时南北半球的变化规律存在差异的结论。     

半参数模型精度研究

通过对时间序列测量数学模型的研究,将半参数回归分析方法引入AR(p)模型,利用算例对其模型精度进行比较研究,得出引入半参数后可以检查出一般模型不能检查出的粗差或模型误差,提高结果精度的结论。     

利用GPS基准站数据浅析我国地壳垂直运动

应用国内GPS基准站1999-2005年共？年的垂直位移时间序列数据,浅析我国的地壳垂直运动。粗略地分析GPS基准站的垂向位移分量时间序列,表明地壳垂直运动受到多种因素的影响。