地基GPS遥感大气水汽总量中的"静力延迟"和"湿延迟"

介绍了静力延迟和湿延迟概念的由来,推导了由对流层延迟计算水汽总量的一般公式;与李延兴等提出的新模型进行了对比,对其相应的观点提出讨论意见.认为国际上通用的AN模型比较严密地求解了对流层大气水汽总量,不存在与"真值"相比偏小的问题.     

一种基于双频非差GNSS相位数据的周跳实时探测与修复方法

在TurboEdit方法的基础上,提出一种双频非差GNSS相位数据周跳实时探测与修复算法。在MW组合中,根据卫星高度角进行定权并结合移动窗口递推计算宽巷模糊度。在电离层残差组合的基础上进行历元间二次差分,以更好地减弱电离层残差对周跳检验量的影响。当探测出存在周跳的历元之后,采用搜索法进行修复。通过采用30 s的静态数据和1 s的动态数据,并在观测数据中模拟加入小周跳、大周跳对该方法分别进行测试。结果表明,该方法可正确实现周跳的实时探测与修复。     

GNSS对流层延迟推算可降水量的季节转换模型研究

利用台湾桃园（TWTF）站气象数据和对流层延迟数据开展可降水量和对流层延迟序列的相关性分析,显示两者存在显著正相关特性。利用回归分析建立季节和全年转换模型,并利用各季节降水和无降水期间的数据对模型进行检验。结果显示,各季节GNSS可降水量与线性回归可降水量的RMS值小于1.5 mm,最大误差不超过3.3 mm,满足GNSS气象学的基本要求。     

Characteristics of S-wave Envelope Broadening in the Changbaishan Tianchi Volcano

High-frequency S-wave seismogram envelopes of microearthquakes broaden with increasing travel distance,a phenomenon known as S-wave envelope broadening. Multiple forward scattering and diffraction for the random inhomogeneities along the seismic ray path are the main causes of S-wave envelope broadening,so the phenomenon of S-wave envelope broadening is used to study the inhomogeneity of the medium. The peak delay time of an S-wave,which is defined as the time lag from the direct S-wave onset to the maximum amplitude arrival of its envelope,is accepted to quantify S-wave envelope broadening. 204 small earthquake records in Changbaishan Tianchi volcano were analyzed by the S-wave envelope broadening algorithm. The results show that S-wave envelope broadening in the Changbaishan Tianchi volcano is obvious,and that the peak delay time of S-wave has a positive correlation with the hypocenter distance and frequency of the S-wave. The relationships between the S-wave peak delay time and the hypocenter distance for different frequency bands were obtained using the statistics method. The results are beneficial to the understanding of the S-wave envelope broadening phenomena and the quantitative research on the inhomogeneities of the crust medium in the Changbaishan Tianchi volcano region.     

Rock fracture compliance derived from time delays of elastic waves

The purpose of this study is to compare the reliability of various methods of estimating normal rock fracture compliance from elastic wave measurements. We compare ultrasonic through‐transmission laboratory measurements for a smooth fracture in a Westerly granite specimen with numerical simulations and analytical solutions. The focus is on deriving compliance from time delays. The influence of specimen and source transducer width was constrained using numerical wave simulations. We find that measured ultrasonic phase delays are better suited to estimate the fracture compliance than group delays. Using the frequency domain instead of the time domain increases the accuracy of the fracture compliance estimates. We further show that for cases where precise phase delay measurements are unavailable, employing first break times in conjunction with numerical simulations can be considered as an alternative.     

利用SBAS-DInSAR技术提取腾冲火山区形变时间序列

基于6景JERS-1 L波段SAR影像,利用小基线集-合成孔径雷达干涉测量技术,通过线性形变相位、非线性形变相位、大气延迟相位以及地形残差相位的分离,提取了腾冲火山地区1995—1997年间地表形变时间序列（雷达视线向）,与2003—2004年的GPS观测结果对比表明,SBAS-DInSAR技术提取地壳形变的精度可达亚厘米级。时间序列形变显示胆札-高田断裂两侧形变差异性显著,可能与其下方存在的地壳岩浆囊的活动有关。打鹰山地区地表形变揭示其下方可能存在隐伏断裂。     

基于驱动脉冲延迟的线阵CCD亚像素测量系统

通过CPLD设计间隔精准延迟的驱动脉冲,将线阵CCD空间信息转换为在一个脉冲单元内变化的时间信息,并通过高精度步进电机位移平台进行了检测,实验证明该方法可以有效地突破线阵CCD像元精度限制,实现亚像素测量。     

基于BP神经网络的对流层延迟预测研究

将Levenberg Marquart 算法改进的BP神经网络技术用于GPS对流层延迟的预测,以南加州GPS网数据为例的实验表明：76％的预测值与实际值之间的偏差在3 cm以内;利用BP神经网络进行预测对流层延迟的精度达到厘米级,部分站点达到毫米级。对部分预测效果不佳的站点进行分析,站点空间位置选取不合理、站点海拔与周边训练样本的站点海拔差异较大是造成预测效果不佳的原因。     

利用中国地震科学台阵研究青藏高原东南缘地壳各向异性:第一期观测资料的剪切波分裂特征

中国地震科学台阵第一期(2011—2013年)布设在南北地震带南段,本研究利用中国地震科学台阵布设在云南及相邻地区的部分流动台站记录到的2011年6月至2013年3月的数字地震波形资料,开展地壳各向异性分析.本文使用剪切波分裂系统分析方法(SAM方法),获得了研究区内67个台站的剪切波分裂参数.研究结果表明,受到云南及周边地区复杂的构造、应力环境和纵横交错的断裂分布的影响,该地区快剪切波偏振方向(PAZ)整体上显示出NNE向和NE向的优势取向,但在空间分布上比较复杂,虽然大部分台站的PAZ与构造应力场方向一致,但部分断裂附近台站的PAZ受到断裂的影响.结果显示,本研究区内不同区域的PAZ有一定差异性.本研究划分了5个子区,西部3个不同区域的PAZ从北到南分别为NNW向、近N-S向和NE向,有顺时针旋转的趋势,而东部的2个区域PAZ分别为NEE向和NNW向.研究证实,青藏东南缘地区的地壳各向异性空间分布虽然非常复杂,但大体上与区域内的主压应力的方向和断裂分布相关.     

两种精化的对流层延迟改正模型

对流层延迟是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)导航定位中的重要误差源,其量值主要受气象条件影响.采用传统对流层建模思路,利用GPT2模型来提供相对准确的气温、气压和相对湿度,然后利用Saastamoinen模型来计算天顶对流层延迟,由此构建了GPT2+Saas模型;采用新的对流层建模思路,直接针对天顶对流层延迟的时空特性建模,构建了与GPT2+Saas模型相匹配的GZTDS格网模型.以GGOS Atmosphere格网数据为参考,GPT2+Saas模型(Bias:0.2cm;RMS:4.2cm)和GZTDS模型(Bias:0.2cm;RMS:3.7cm)较UNB3m模型精度分别提升34%和43%.以IGS(International GNSS Service)数据为参考,GPT2+Saas(Bias:0.5cm;RMS:4.7cm)和GZTDS(Bias:-0.3cm;RMS:3.8cm)相对UNB3m模型精度分别提升10%和27%.针对GPT2+Saas模型在少数测站出现精度异常的情况进行了研究,探讨了可能的原因.在两种不同思路构建的精化对流层模型中,GZTDS模型不仅表现出更高的精度,而且在时间稳定性和地理稳定性上也表现出优越性.