全球與區(qū)域地殼形變的多源數(shù)據(jù)序列處理與信號(hào)分析

李偉偉

同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海 200092

全球與區(qū)域地殼形變的多源數(shù)據(jù)序列處理與信號(hào)分析

李偉偉

同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海 200092

地殼運(yùn)動(dòng)與變化反映了地球板塊的構(gòu)造運(yùn)動(dòng)以及地球各圈層環(huán)境負(fù)載變化的綜合影響，GNSS和GRACE空間大地測(cè)量技術(shù)與地球物理模型數(shù)據(jù)相結(jié)合，為研究全球及區(qū)域性的地殼運(yùn)動(dòng)與變化、分離各種影響因子提供了有效的技術(shù)手段和數(shù)據(jù)保障。本文研究GNSS和GRACE用于區(qū)域和全球地殼形變監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)處理理論和方法，結(jié)合地球物理模型數(shù)據(jù)分析了中國(guó)大陸和全球地殼運(yùn)動(dòng)與變化特性，主要工作和研究成果如下：

(1) 基于時(shí)域與頻域數(shù)據(jù)序列之間的重構(gòu)關(guān)系，改進(jìn)了GNSS基準(zhǔn)站數(shù)據(jù)序列的主成分分析方法，其主要優(yōu)點(diǎn)是不需要對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，實(shí)現(xiàn)空間濾波。分析CMONOC 27個(gè)基準(zhǔn)站的數(shù)據(jù)序列結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的插值方法相比，本文方法的平均RMS(root mean square)在北、東和高程方向分別減小7.51%、10.19%和7.74%。

(2) 利用GNSS數(shù)據(jù)序列的中誤差信息構(gòu)建權(quán)因子，提出并實(shí)現(xiàn)了加權(quán)空間濾波方法，進(jìn)一步完善了改進(jìn)的主成分分析方法。將其應(yīng)用在CMONOC中27個(gè)基準(zhǔn)站序列分析中，相對(duì)于改進(jìn)的主成分分析方法，加權(quán)空間濾波方法計(jì)算單位權(quán)中誤差在北、東和高程方向分別減小4.1%、4.0%和2.8%。

(3) 提出了對(duì)地球物理模型間不兼容的修正方案，定量計(jì)算模型間不兼容對(duì)地殼形變的影響。結(jié)果表明，模型間不兼容可引起沿海站點(diǎn)高程方向1 mm形變及部分島嶼上站點(diǎn)0.8 mm的周年信號(hào)。在全球范圍內(nèi)，考慮模型間不兼容改正GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列，其加權(quán)均方根(weighted root mean square，WRMS)在北、東和高程方向分別減小0.3%、0.2%和0.3%。

(4) 建立了中國(guó)區(qū)域27個(gè)基準(zhǔn)站以及全球ITRF2014框架下1054個(gè)站點(diǎn)的最優(yōu)噪聲模型。27個(gè)基準(zhǔn)站中60%北分量最優(yōu)噪聲模型為閃爍噪聲和白噪聲(FL+WN)、60%東分量最優(yōu)噪聲模型為冪律噪聲和白噪聲(PL+WN)，而高程方向56%站點(diǎn)最優(yōu)噪聲可由冪律噪聲(PL)描述。而且空間濾波后數(shù)據(jù)序列的噪聲特性會(huì)發(fā)生改變。全球站點(diǎn)的分析結(jié)果顯示，雖然FL+WN可以代表約40%站點(diǎn)的水平分量和20%站點(diǎn)的高程分量的噪聲特性，但是PL描述更多站點(diǎn)的噪聲：50%北分量、46%東分量和43%高程分量。

(5) 比較了不同機(jī)構(gòu)(CSR、GFZ、JPL和Tongji)提供的GRACE時(shí)變模型確定的形變序列。從周年信號(hào)來(lái)看，相位吻合度較高，差異小于10 d；CSR、GFZ和JPL均有60%站點(diǎn)周年振幅大于Tongji，差異大約為10%。利用GRACE形變序列對(duì)GNSS序列進(jìn)行改正后，在北、東和高程方向分別有73%、68%和88%站點(diǎn)的WRMS變小，減小值的中位數(shù)分別為8%、3%和19%；從周年振幅來(lái)看，北方向和東方向在68%和65%站點(diǎn)上減小，大約減小20%；高程方向在89%站點(diǎn)減小，大約減小50%。4個(gè)機(jī)構(gòu)產(chǎn)品差異很小，總體來(lái)說(shuō)，CSR產(chǎn)品捕獲周年信號(hào)最強(qiáng)。

(6) 比較了不同組合模型數(shù)據(jù)計(jì)算的環(huán)境負(fù)載形變。從周年信號(hào)來(lái)看，亞馬遜區(qū)域ECMWF組合模型確定振幅明顯大于NCEP組合模型，其他區(qū)域振幅和相位均吻合較好。利用環(huán)境負(fù)載形變序列對(duì)GNSS序列進(jìn)行改正后，在北、東和高程方向分別有80%、70%和90%站點(diǎn)的WRMS減小，減小中位數(shù)分別為5%、3%和11%；從周年振幅來(lái)看，在北和東方向有65%、60%站點(diǎn)減小，大約減小15%；高程方向80%站點(diǎn)減小，大約減小40%。3個(gè)組合模型差異較小，總體來(lái)說(shuō)，ECMWF(IB)可反映更多的周年信號(hào)。

Data Processing and Signal Analysis for Multi-data Series of Crustal Deformation on Global and Regional Scales

LI Weiwei

Tongji University, Shanghai 200092, China

her doctoral degree from Tongji University on March 2017，majors in GNSS data processing.

李偉偉.全球與區(qū)域地殼形變的多源數(shù)據(jù)序列處理與信號(hào)分析[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(12)：2041.

10.11947/j.AGCS.2017.20170152.

LI Weiwei.Data Processing and Signal Analysis for Multi-data Series of Crustal Deformation on Global and Regional Scales[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(12):2041. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170152.

P228

D

1001-1595(2017)12-2041-01

國(guó)家自然科學(xué)基金(41274035；41474017)

2017-03-28

李偉偉(1986—)，女，2017年3月畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)教師：沈云中教授、李博峰教授)，研究方向?yàn)镚NSS數(shù)據(jù)處理。

E-mail：whereareou@126.com