大规模、高采样率GNSS信息实时精密处理方法及其在灾害监测中的应用研究

With a large scale, wide-area and high-sampling-rate GNSS network, we can readily obtain precise, real-time and high resolution information on the crust, sea surface and atmosphere of the Earth, which is of unprecedented importance to provide key data support for monitoring and early warning of earthquake, tsunami and other natural disasters. Therefore, such GNSS networks have been a crucial component in any Earth-scale scientific projects in Earth Sciences. However, the existing theories and methods of GNSS data processing can hardly satisfy simultaneously the above three key requirements, i.e. large scale, real-time and high sampling rate, which might be said to be a bottle neck, limiting high-level applications of GNSS in hazard monitoring and early warning. This research project will systematically develop theories and methods to process high sampling GNSS data in real-time from a large scale, wide-area GNSS network. The theories and methods to be developed should have a function of real-time quality control and should be able to correct systematic errors and fix GPS ambiguities and solve for an ultra number of unknowns in real-time. More precisely, our goals include: (1) develop a software system on the basis of our new GNSS data processing theories and methods; (2) the software system should be able to simultaneously process 1 Hz GNSS data from a GNSS network of 400 stations in real-time and 50 Hz GNSS data in post-processing mode; (3) the accuracy of real-time, epoch-wise positioning should be as high as 1 cm; and finally (4) we will apply the theories, methods and software system developed from this research project to monitoring and early warning of natural disaster. Meanwhile, we will also fuse all the time-varying information involved in this research project in order to further improve the accuracy and service efficiency.

利用高密度、大范围、高采样率的GNSS观测网络数据可获取地壳、海面和大气的高精度、高分辨率的实时变化信息，为地震、海啸及灾难性气象事件等自然灾害的监测和预警提供了前所未有的数据支撑，国内外的一些重大地球科学计划已将其作为主要的信息获取手段之一。然而现有数据处理的理论和方法，尚不能满足大规模、高精度、高采样及实时处理的要求，是制约GNSS实时监测手段实现灾害监测、预警等高水平应用的瓶颈。本课题将系统地研究大规模、高采样GNSS实时信息精密处理理论和方法，突破大规模GNSS数据的实时质量控制、超大型参数估计系统的快速处理、系统误差处理、实时整周模糊度固定等理论和方法；研制软件系统，实现400个GNSS基准站1Hz数据的实时处理、50Hz数据事后处理能力，1-2厘米的实时逐历元精密单点定位；并开展高精度时变信息融合分析的理论方法及其在灾害监测和预警中的应用研究。

利用高密度、大范围、高采样率的GNSS 观测网络数据可获取地壳、海面和大气的高精度、高分辨率的实时变化信息，为地震、海啸及灾难性气象事件等自然灾害的监测和预警提供了前所未有的数据支撑，国内外的一些重大地球科学计划已将其作为主要的信息获取手段之一。然而现有数据处理的理论和方法，尚不能满足大规模、高精度、高采样及实时处理的要求，是制约GNSS 实时监测手段实现灾害监测、预警等高水平应用的瓶颈。项目组在GNSS数据实时预处理及实时数据质量控制、多参数、超大型状态方程和观测方程的快速处理、GNSS卫星轨道和钟差的快速确定、整周模糊度固定等关键技术领域取得了突破性进展，提出了一整套大规模、高采样率GNSS 数据实时处理理论和方法，在此基础上，研制了大规模、高采样率GNSS数据实时处理软件平台，该平台可满足2000个以上GNSS测站的大规模数据实时处理的要求，也可满足采样率高达到50HZ的GNSS 数据处理能力，同时该平台还可实时提供高精度卫星轨道和钟差、对流层和电离层模型参数、测站实时坐标及变化等一系列实时产品。另外，开展了基于实时GNSS信息在地震灾害监测、大气反演、低轨卫星定轨、广域实时精密定位服务等方面的应用研究。项目研究成果获2014年国家科学技术进步二等奖1项，2014年国家科学技术进步创新团队奖1项。发表基金标注论文77篇，其中第一标注论文38篇，SCI检索论文58篇（1区2篇），EI检索论文9篇，授权发明专利9项。培养了一批具有国际影响力的研究团队，其中国家杰出青年基金获得者1人，教育部“长江学者”特聘教授1人，中组部“青年千人计划”1人，武汉大学351人才“珞珈青年学者”3人。培养博士后3人，博士14人，硕士7人。