顾及交互相关的GPS时间序列时变速度模型建立方法研究

Long-term time series of GNSS station coordinates data contains abundant geophysical signals of interest. Velocities determined from those repeated point position measurements have been used to derive geodetic velocity models, that are widely applied to geodetic and geodynamics studies. The determination of rotations of tectonic blocks and localization of active geological features are but a few examples of research areas. Those researches rely on the correctness and accuracy provided by current noise models and velocity models. However, noise models and velocity models are not that perfect for now. Therefore, this project aims to: (1) analyze GNSS station coordinates time series under an uniform strategy. This includes combined use of multi-disciplinary theories and techniques to investigate three dimensional cross correlation of single time series that takes into consideration of overall three dimensional effects and hence,aiming to establish a complete cross-correlated spatial noise model that includes regional properties of geophysical effects; to establish an automatic detection method of position and velocity discontinuity in time series; (2) establish a more rigorous velocity model through analyzing the effect of periodic variability of non-tectonic factors (i.e. theharmonics and amplitudes)for periodic variability patterns; (3) to establish a velocity model with time evolution based on the combination of aforementioned methods and models. It is expected to provide more rigorous velocity-related information for active deformation, global tectonics and continental geodynamics research. It also provides further insight into the possible cause-and-effect relationships and hence, helping for thebetter interpretation of geophysical mechanisms more incisively , that is of utmost importance and value in geophysical applications with societal values.

长期积累的GNSS坐标时间序列被广泛用于推算板块运动的速度模型和噪声模型，为研究区域构造学、冰后回弹过程等地学的热点问题提供了宝贵的基础数据。而现有的速度及噪声模型主要基于连续信号的假设，忽略了位置和速度存在的不连续性、未考虑周期性信号的可变性及单个测站三分量间的相互作用，导致推导的速度估值和精度不够科学与准确。针对上述不足，本项目拟以中国大陆及周边地区和北美西部的GNSS 时间序列为研究对象，引入统计方法实现不连续性探测、估计及修复；通过对周期信号中时间相关的参数估计，建立周期性时变信号模型，实现更准确的速度估值；基于交叉小波及相关分析方法，顾及时间序列自身三维的交互相关性及空间相关性，提出建立更严密的噪声模型方法，获取更真实的速度不确定性估值。本项目的研究对于利用GNSS位置时间序列监测板块运动和地壳变形等地球物理过程具有重要的科学和现实意义。

长期积累的GNSS坐标时间序列被广泛用于推算板块运动的速度模型和噪声模型，为研究区域构造学、冰后回弹过程等地学的热点问题提供了宝贵的基础数据。本课题的研究内容是修正现有的速度及噪声模型主要基于连续信号的假设，顾及位置和速度存在的不连续性、考虑周期性信号的可变性及单个测站三分量间的相互作用，从而推导获得更为科学准确的速度估值及其不确定度。本课题的主要成果和贡献包括：（1）跟踪国内外时间序列分析研究进展，确定了适用于IGS基准站坐标时间序列位置和速度不连续性的自动探测与修复方法；（2）提出了一种基于相关系数的空间滤波算法，分析了小、中、大尺度GPS网共模误差提取效果，验证了其正确性；（3）分析了坐标时间序列跨度对噪声模型建立存在的影响，建立了澳大利亚板块最优噪声模型，并提出了对该区域最佳对数据处理策略以改善噪声对位置时间序列中速度及不确定性的影响；（4）提出了可用于大型多系统、多频GNSS基准站网的观测数据的整网处理的新解算策略，并可能获得更高精度的产品；（5）利用芦山地震前后的震中附近上方VTEC序列及其梯度变化，分析了芦山地震前后的电离层异常，探讨了异常现象与地震之间的相关性，推断芦山地震孕震区内异常电场可能是引起电离层异常的主要原因之一；（6）利用日本及周边区域IGS测站的GPS观测数据获取其上空垂直总电子含量VTEC的时间序列，采用统计方法分析了震前VTEC异常；（7）量化了环境负载及热膨胀效应对共模误差的影响，验证了cme与helmert变换等价变换条件，探讨了其局限性。本项目的成果对于利用GNSS位置时间序列监测板块运动和地壳变形等地球物理过程具有重要的科学和现实意义。