GPS与INSAR数据融合研究展望

分析了GPS与INSAR数据融合的必要性与可行性 ,讨论了GPS与INSAR数据融合存在的主要问题 ,进一步探讨了利用GPS数据改善INSAR相位解缠算法 ,利用GPS与INSAR数据融合建立水汽模型和大气层延迟误差改正模型 ,以及GPS高时间分辨率和高平面位置精度与INSAR高空间分辨率和高高程变形精度有效统一的问题。     

多时相InSAR技术的廊坊地区地下水体积变化研究

基于时序InSAR函数模型,分别建立了单主影像和多主影像时序InSAR误差模型,在理论上完善了时序InSAR数学模型。利用构建的随机误差模型,模拟试验研究了随机误差模型对时序InSAR待估参数精度的影响。结果表明,与等权模型相比较,加权模型(随机误差模型)估计的参数精度有一定提高;但由于加权条件下的参数估计模型复杂、计算效率低,目前利用等权方法进行时序InSAR的参数估计更简便易行。     

利用方差分量估计的地震同震滑动分布反演

提出了基于方差分量估计的地震同震滑动分布反演方法,该方法不仅可以确定不同数据集的相对权重,而且还能得到平滑因子的值,突破了方差分量估计方法仅用于各类数据定权的实际应用范围。模拟算例验证了此方法的有效性,从解的概率后验密度分布分析来看,方差分量估计方法得到的结果是线性和非线性混合方法反演结果的一个解。用方差分量估计方法反演了Bam地震同震滑动分布,并与线性非线性混合方法反演的结果进行了对比分析。两种方法得到的Bam地震断层滑动分布之间的空间互相关系数为0.999 9,地震同震的最大滑动量相同,都为3.04 m;其深度仅有微小区别,前者为4.50 km,后者为4.47 km;平均滑动量前者为0.714 m,后者为0.718 m。但前者反演计算用时227 s,后者却达到1.5×10⁶ s,约17 d,前者仅为后者的1/6 608。结果表明,本文方法相对于线性和非线性混合方法具有计算简单、计算量小和计算效率高的优点。     

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InSAR观测值大气改正方法的研究进展

介绍了国际上InSAR观测值大气改正方法最新的研究进展，应用实例证明了由于大气（尤其是水汽）的影响，传统的InSAR形变量的监测精度往往只能限制在cm级；而利用GPS数据，通过基于地形的GPS扰动模型（GTTM），大幅度削弱了大气对干涉影像的影响，并成功地探测出了美国洛杉矾地区明显的季节性地表形变，形变量精度可提高到5mm左右。通过与GPS／MODIS集成大气改正模型的结果的比较表明，GTTM和GPS／MODIS两种大气改正模型在削弱InSAR观测值大气水汽影响方面具有很强的互补性。     

InSAR约束下的2008年汶川地震同震和震后形变分析

2008年5月12日,青藏高原东缘的龙门山断裂带上发生了Mw7.9级汶川地震.本文通过分析覆盖汶川地震震中区域的ALOS/PALSAR像对的方位向偏移量来选择无明显电离层扰动影响的像对进行干涉处理,获取了高精度、连续的InSAR地表形变场.在此基础上,结合高精度GPS同震形变数据,采用同震、黏弹性松弛震后形变联合反演模型同时确定了汶川地震的同震滑动分布和龙门山地区的流变结构参数.研究结果表明,汶川地震是一个断层破裂非常复杂的地震事件,其中,北川段、岳家山段、虹口段和汉旺段的滑动以逆冲为主,而青川段以右旋走滑为主.滑动主要发生在10 km深度以上的区域,最大滑动量位于虹口段的东北端,达10.7 m.地震释放的总能量为9.28×1020 N·m（Mw7.91）,与地震学的结果一致.联合反演模型确定的龙门山地区中下地壳的黏性系数为2×1018 Pa·s,为青藏高原东部地区的黏性系数提供了一个可靠的下限值.如果有更长时间的震后形变观测时间序列,将为该区域提供更为可靠的流变结构.     

深度学习驱动的地震目录构建:PhaseNet和EqT模型的对比与评估

随着地震台站数目的增加,以纯人工的分析方式拾取震相到时并编制地震目录难以满足地震目录实时自动化构建的要求。随着人工智能技术的发展,涌现出多个用于震相拾取的深度学习模型,为高分辨率地震目录的自动化构建提供了机遇,但这些模型在不同应用场景中的性能和适用性仍不明确。以2019年美国加利福尼亚州Ridgecrest地震序列和2019年中国四川威远Ms 5.4地震序列为例,对当前两种先进的震相拾取深度学习模型PhaseNet和EqT（含EqT1和EqT2两套参数）的性能及其构建的地震目录的完备性和准确性进行了测试和评估。结果表明,尽管PhaseNet和EqT最初是使用来自不同地区的数据集训练的,在跨区域应用时仍然能够取得良好的效果,到时拾取的精度可以达到十几个毫秒,与人工分析相当。EqT1即便采用低检测阈值,也能保持很高的查准率,误报少,所构建地震目录的准确性更好,但查全率有限,检测到的地震数量少于PhaseNet。PhaseNet的拾取效果随阈值选择的不同具有较大的弹性,采用中低阈值时具有较高的查全率,采用高阈值则可以达到与EqT1相当的查准率。与EqT1和PhaseNet相比,EqT2性能较差,不推荐使用。     

2008年大柴旦M_w6.3级地震的InSAR同震形变观测及断层参数反演

2008年11月10日,青海省大柴旦地区发生了Mw6.3级地震。本文利用EnviSat卫星升降轨SAR数据和差分干涉测量技术提取了同震形变场,基于均匀位错模型反演确定了地震断层参数,然后利用格网迭代搜索法确定了较优断层倾角,同时基于非均匀位错模型获得了精细滑动分布。结果表明,地震使得上盘区域沿降轨、升轨视线向分别产生最大约8.5cm、10cm的抬升;较优断层倾角为47.9°;地震滑动未延伸至地表,主要发生在地下8.2~23.7km深度范围内,最大和平均滑动量为0.5m和0.19m,平均滑动角为104.9°。反演的地震矩为3.74×1018 N·m,矩震级为Mw6.35。     

2011日本东北大地震前震余震重力效应分析

针对2011年日本东北大地震(Tohoku-Oki地震)发生前后较短时间内的多次较大前震和余震和主震混在一起,不利于提取出主震同震信号的问题,该文利用弹性位错理论模拟计算了Tohoku-Oki地震一次较大前震和两次较大余震的同震重力变化,讨论了这3次地震单独和综合的重力效应,并与主震重力变化对比分析,认为这3次前震和余震引起的重力变化数值较大,影响范围广,会直接影响到Tohoku-Oki地震主震的同震重力信号提取,所以需要作为重要误差考虑。     

GNSS三维仿真测量实践教学系统的实现

GNSS三维仿真测量系统将虚拟现实技术用于实践教学,能够突破设备、场地、学时等多方面的限制,切实增强学生的实践能力。本文介绍了其设计思路,并重点阐述了运用Unity3D进行系统开发所涉及的关键技术,可为其他教学研究和开发提供参考。