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.     

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。     

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.      

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.     

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。     

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。     

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.     

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.      

顾及有色噪声影响的甘肃境内CMONOC基准站坐标时间序列分析

针对甘肃省境内19个CMONOC基准站坐标时间序列结果,采用极大似然估计法(MLE)探讨了各基准站的最优噪声模型,确定了基准站的速度场,并分析了甘肃省地壳运动状况.研究结果表明:甘肃省境内CMONOC基准站各坐标分量噪声特性存在较大的差异,\"白噪声+闪烁噪声(WN+FN)\"为最优噪声模型,能够更好地描述基准站坐标时间序...     

基于独立分量法的新疆GNSS时间序列共模误差分析CSCD

共模误差(CME)是区域连续全球卫星导航系统(GNSS)网中的主要误差来源之一.针对GNSS时间序列具有非高斯分布特征,基于二阶统计量的主成分分析(PCA)难以准确提取出CME分量问题,采用具有高阶统计量的独立分量分析(ICA)对CME进行提取.以2011—2018年新疆区域GNSS坐标时间序列为例,将PCA滤波效果进行对比验证,分析了CME对GNSS坐标时间序列的影响,并对CME序列进行周期分析.结果表明:前6个独立分量包含CME分量,这可能与卫星轨道、地表质量负荷和时钟误差有关,ICA滤波后东(N)、北(E)、天顶(U)三个方向的均方根(RMS)值分别降低31.83%、32.29%、35.49%,速度不确定度分别降低44.14%、38.49%、43.32%,各测站的周期项振幅较滤波前更一致,有效地剔除了CME,提高了坐标时间序列的精度.