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    聯(lián)合GNSS和GRACE數(shù)據(jù)分析南極跟蹤站的徑向形變

    2014-03-08 08:07:39李偉偉鞠曉蕾沈云中張子占
    極地研究 2014年2期
    關(guān)鍵詞:南極徑向站點

    李偉偉 鞠曉蕾 沈云中 張子占

    (1同濟(jì)大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院,上海200092;2同濟(jì)大學(xué)空間信息科學(xué)與及可持續(xù)發(fā)展應(yīng)用中心,上海200092;3中國科學(xué)院測量與地球物理研究所大地測量與地球動力學(xué)國家重點實驗室,湖北武漢430077)

    0 引言

    利用GNSS跟蹤站長期觀測數(shù)據(jù)確定的地殼運動信息(如速度場)對地球動力學(xué)的研究發(fā)揮了重要的作用。影響GNSS跟蹤站速度場估計精度的主要因素包括跟蹤站坐標(biāo)序列的長度,周期信號的合理建模,有色噪聲正確確定。通常要求坐標(biāo)序列的時間跨度大于2.5年,考慮周年與半年周期項[1],顧及閃爍噪聲和隨機游走噪聲兩類有色噪聲才能準(zhǔn)確估計GNSS跟蹤站的速度及其精度[2-6]。近年來,衛(wèi)星重力測量(如GRACE)從質(zhì)量變化的角度分析徑向形變也得到了應(yīng)用。Davis等[7]首次分析比較了亞馬遜流域GRACE時變重力資料與GNSS坐標(biāo)序列,兩者具有較好的一致性。Van Dam等[8]比較分析了歐洲區(qū)域GNSS與GRACE 34個月估計得到的地表垂直位移,并將兩者呈現(xiàn)較低相關(guān)性的原因歸結(jié)于GNSS數(shù)據(jù)處理模型的不準(zhǔn)確,且在沿海區(qū)域的站點表現(xiàn)更明顯。隨后,Tregoning等[9]在 Van Dam研究基礎(chǔ)上,重新處理GNSS與GRACE數(shù)據(jù),兩者的相關(guān)性有了明顯提高,接近25%的站點相關(guān)系數(shù)都大于 0.5。Tesmer等[10]分析全球區(qū)域 115個站GNSS站觀測坐標(biāo)和GRACE估算得到的徑向位移序列,60%站相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.5以上,34%站相關(guān)系數(shù)在0和0.5之間,還有6%站呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。可見,不同區(qū)域GNSS與GRACE相關(guān)程度不同。

    基準(zhǔn)站速度主要包括大尺度板塊運動,局部構(gòu)造形變和冰后回彈三種地殼形變因素的綜合影響?;鶞?zhǔn)站位于基巖上且在板塊內(nèi)部相對穩(wěn)定,就可消除局部構(gòu)造形變的影響。而板塊運動一般沿水平方向,此時的徑向變化則主要是冰后回彈引起的地殼形變[11]。Bevis等[12]利用西南極 GNSS觀測網(wǎng)坐標(biāo)序列獲得徑向形變值,并比較了 ICE-5G(VM2),IJ05(6A),RF3S20(β=0.2)以及 HUY09m四種GIA模型的預(yù)測徑向形變值。觀測徑向形變值與預(yù)測徑向形變值之差的經(jīng)驗分布函數(shù)表示四種GIA模型均存在低估形變或高估形變的現(xiàn)象。埃爾斯沃斯山脈和東南極沿海區(qū)域的GNSS站徑向形變結(jié)果與前兩種GIA模型預(yù)測值比較同樣有一定的偏差[12],并按站點分析了其偏差的可能原因。

    本文主要利用GNSS數(shù)據(jù)分析南極區(qū)域的噪聲特性和形變速度,并與GRACE時變重力場結(jié)果進(jìn)行比較分析,研究兩者在徑向位移的相關(guān)性,且比較了GNSS估計形變與GIA模型(W12a)預(yù)測站點形變。

    1 數(shù)學(xué)模型

    1.1 GNSS估計形變

    GNSS跟蹤站坐標(biāo)序列通常可以用線性趨勢項、周年和半年項、階躍變化項和噪聲項表示[14],即

    式中ti是以年為單位的GNSS站點單日歷元,y0為常數(shù)項,r為線性速度,cf和df表示周期性運動(f=1表示年周期項,f=2表示半年周期項),表示發(fā)生在歷元Tgj大小為gj的階躍,H表示階梯函數(shù)。按照最小二乘參數(shù)估計的函數(shù)模型,式(1)可以改寫為

    其中y為觀測值向量,A為設(shè)計矩陣,x=[y0,r,c1,d1,c2,d2,g1,…,gng]為待估的模型參數(shù),e為觀測噪聲向量。若Σy為觀測值的協(xié)方差矩陣,則基于最小二乘準(zhǔn)則求得的參數(shù)估值及其協(xié)方差陣為

    考慮到白噪聲、閃爍噪聲和隨機游走噪聲的影響,觀測值的協(xié)方差矩陣Σy可表示為

    其中U1,U2,U3分別為上述三種噪聲的協(xié)因數(shù)陣,θ1,θ2,θ3為對應(yīng)的噪聲分量[3],采用方差-協(xié)方差估計公式可計算各種噪聲分量的估值[15]。

    1.2 GRACE估計形變

    由GRACE估計的徑向位移可用(6)式表示,

    其中,Δr為地球表面徑向位移變化,R為地球的平均半徑(6 378.136 km),θ、λ分別為余緯和經(jīng)度,Nmax為最大階數(shù)為完全規(guī)格化的勒讓德函數(shù),ΔClm和ΔSlm為每月Stokes系數(shù)與系數(shù)平均值之差,h′l及 k′l為 l階負(fù)荷勒夫數(shù),Wl為高斯濾波函數(shù),主要用來減小高階系數(shù)本身誤差導(dǎo)致的影響。本文采用Han等[16]提供的負(fù)荷勒夫數(shù),取Nmax為60,高斯濾波半徑為 500 km[17]。

    2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

    2.1 數(shù)據(jù)介紹

    2.1.1 GNSS數(shù)據(jù)

    由于南極區(qū)域各跟蹤站建站時間不同,因此各站采集的數(shù)據(jù)時間段也不同。為了與GRACE數(shù)據(jù)時間統(tǒng)一,本文選取了南極大陸12個時間跨度為2004—2012年的GNSS站點作為分析對象,每站數(shù)據(jù)長度不少于3年。各站經(jīng)緯度和時間跨度如表1所示。圖1為選取的GNSS站點分布,除CRAR站和MCM4站處于火山地帶外,其他站均建立在基巖上。

    表1 南極GNSS站數(shù)據(jù)概況Table 1.Data overview of GNSS stations in Antarctica

    圖1 南極GNSS站點分布Fig.1.Distribution of GNSS stations in Antarctica

    2.1.2 GRACE數(shù)據(jù)

    本文采用的GRACE數(shù)據(jù)為2012年3月CSR(Centre for Space Research)公布的GSM RL05數(shù)據(jù),其時間跨度為2004年1月到2012年6月,共99個月的數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)采用了新的地球物理模型(海洋、大氣、潮汐等),其空間分辨率、精度和周期性變化特性等都優(yōu)于RL04數(shù)據(jù)[18]。由于GRACE GSM模型已經(jīng)扣除海洋大氣等的影響,因此在與GNSS數(shù)據(jù)進(jìn)行對比時,需要加回level 2數(shù)據(jù)中反映海洋和大氣質(zhì)量變化引起的時變重力場信息的GAC產(chǎn)品系數(shù);此外,為了使GRACE數(shù)據(jù)能夠與GNSS數(shù)據(jù)的參考框架統(tǒng)一[19],需要考慮GRACE數(shù)據(jù)的一階項[20]。

    2.2 結(jié)果分析

    2.2.1 噪聲分量

    表2列出了各站估計的白噪聲、閃爍噪聲和隨機游走噪聲分量,由此可明顯看出南極GNSS跟蹤站的觀測噪聲中白噪聲并不是主要的噪聲,因此對其形變速度進(jìn)行估計時只顧及白噪聲的影響是不符合實際的。另外,除MCM4站以外,大部分站點均不存在隨機游走噪聲或其分量較小,這可能是由于MCM4站附近的火山運動引起基巖不穩(wěn)定造成的[21]。

    表2 噪聲分量Table 2.Noise component

    2.2.2 相關(guān)性比較

    如2.1節(jié)所述,GNSS與GRACE數(shù)據(jù)的時間分辨率不同,為了比較GNSS和GRACE去除線性趨勢項的形變數(shù)據(jù),本文對GNSS數(shù)據(jù)進(jìn)行了月平均。圖2為12個站點的徑向月變化比較圖(藍(lán)色為GNSS,紅色為GRACE),可見GNSS和GRACE確定的形變總體趨勢一致,但前者的變化振幅比后者大。為了研究GNSS和GRACE的相關(guān)性,計算了兩者相關(guān)系數(shù)(如表3,顯著性水平為0.05)。結(jié)果顯示兩者的相關(guān)系數(shù)最大可達(dá)0.663,總體上呈現(xiàn)較強的相關(guān)性。

    2.2.3 徑向形變速度比較

    表4列出12個站點GNSS估計的徑向形變速度和W12a模型預(yù)測的形變速度。GNSS結(jié)果顯示位于南極半島的OHI3和PALM站的徑向形變速度最大,12個站中4個站下降,但變化趨勢均比較緩慢。由于CRAR站和MCM4站位于火山活動地區(qū),其形變速度不能準(zhǔn)確反映形變趨勢。其他10個站形變方向基本一致,且6個站與W12a模型吻合較好,W12a模型在DEVI站和DUM1站較高估計形變,而在南極半島較低估計形變。

    圖2 GNSS與GRACE數(shù)據(jù)求得的徑向坐標(biāo)月變化Fig.2.Vertical displacements derived from GNSS and GRACE data

    表3 GNSS與GRACE數(shù)據(jù)求得的徑向坐標(biāo)相關(guān)系數(shù)Table 3.Correlation coefficient of GNSS and GRACE

    表4 站點速度(mm·a-1)Table 4.Velocities of GNSS stations(mm·a-1)

    3 結(jié)論

    本文計算了GNSS與GRACE月平均坐標(biāo)的相關(guān)性,顧及有色噪聲估計南極GNSS站點的徑向形變,并比較分析了GNSS站估計形變和GIA模型預(yù)測形變。主要得出以下結(jié)論:

    (1)南極GNSS坐標(biāo)序列的觀測噪聲主要是白噪聲和閃爍噪聲,然而部分站(如MCM4站)受當(dāng)?shù)丨h(huán)境影響隨機游走噪聲更明顯,因此在估計形變速度時,只考慮白噪聲是不準(zhǔn)確的。

    (2)南極區(qū)域GNSS站序列與GRACE序列的相關(guān)系數(shù)最大為0.663,總體呈現(xiàn)較強的相關(guān)性。

    (3)雖然研究站點形變趨勢總體與W12a模型相吻合,但是需要更多的站點來分析兩者的吻合度。

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