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        超導(dǎo)重力儀觀測數(shù)據(jù)分析①

        2012-07-18 03:50:18聶仁奇章傳銀秘金鐘
        全球定位系統(tǒng) 2012年1期
        關(guān)鍵詞:重力儀譜分析重力

        聶仁奇,章傳銀,秘金鐘

        (1.中國測繪科學(xué)研究院,北京100830;2.山東科技大學(xué),山東 青島266510)

        0 引 言

        地球時(shí)變重力場包含地球系統(tǒng)物質(zhì)分布及其運(yùn)移的豐富信息,直接反映了地球各圈層最基本的物質(zhì)及其變化特性,是各種環(huán)境變化導(dǎo)致地球動(dòng)力學(xué)特征最基本、最直接和最重要的物理量之一。時(shí)變重力場觀測信號是深入研究、了解全球和局部動(dòng)力學(xué)特征、固體地球內(nèi)部的構(gòu)造和運(yùn)動(dòng)特征、各圈層的相互作用和耦合機(jī)制的重要信息源[1]。目前超導(dǎo)重力儀具有很高的靈敏度和穩(wěn)定性、很低的噪音水平和漂移以及很寬的動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)范圍,是目前觀測精度最高的重力儀。因此,超導(dǎo)重力儀作為研究時(shí)變重力場的關(guān)鍵儀器。探測時(shí)間序列中隱含的周期信號是超導(dǎo)重力儀觀測數(shù)據(jù)分析的主要目標(biāo)之一,通過快速傅里葉變換(FFT)和最小二乘譜分析方法分析超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)中隱含信號的檢測,兩種方法結(jié)果進(jìn)行了分析比較。最終用小波分析的方法進(jìn)行了檢校。

        1 超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)

        1.1 數(shù)據(jù)獲取

        獲取的數(shù)據(jù)是一臺GWR臺站式超導(dǎo)重力儀的數(shù)據(jù),以1min的采樣頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并以1d作為一個(gè)記錄文件,觀測數(shù)據(jù)為電壓(V),這些數(shù)據(jù)乘以一個(gè)系數(shù)(不同的測站其系數(shù)不同)即可轉(zhuǎn)化為重力值(單位μGal)。這個(gè)超導(dǎo)重力儀的系數(shù)為-76.504μGal/V.

        1.2 重力潮汐改正

        受日月引潮位作用影響重力產(chǎn)生周期性的潮汐變化即為重力潮汐。在重力觀測中包含了非常顯著的重力潮汐變化,其幅度可以超過200,且表現(xiàn)為非常強(qiáng)烈的緯度依賴特征,如果不精確改正,就會(huì)嚴(yán)重影響對地球的動(dòng)力學(xué)和環(huán)境變化的研究。由重力潮汐預(yù)測程序G-wave計(jì)算得到重力潮汐理論結(jié)果,可以用來剔除超導(dǎo)重力儀原始觀測數(shù)據(jù)中重力潮汐信號的影響。G-wave程序的預(yù)測精度(在日月引力作用下)為40μGal.在計(jì)算前,應(yīng)輸入測站的經(jīng)度和緯度,根據(jù)理論計(jì)算結(jié)果,可以從原始數(shù)據(jù)中剔除重力潮汐的影響[2]。

        1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        由于超導(dǎo)重力儀受到環(huán)境的影響(地震,地下水變化)和儀器因素(氦注入、故障、維修、校準(zhǔn)、系統(tǒng)升級等),超導(dǎo)重力儀的數(shù)據(jù)是不連續(xù)不穩(wěn)定的。在原始數(shù)據(jù)中存在著數(shù)據(jù)的重疊、斷鏈、尖峰、突跳、漂移及噪聲干擾。故在分析前必須刪除重疊數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)序列的時(shí)間單位呈單調(diào)遞增。如圖1所示,三月份數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了四次比較大的噪音,對結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的扭曲,因此,必須將這部分?jǐn)?shù)據(jù)刪除[3]。

        圖1 三月份重力數(shù)據(jù)

        2 基本原理與方法

        2.1 基于FFT的功率譜分析

        FFT是進(jìn)行超導(dǎo)重力觀測數(shù)據(jù)中隱含信號檢測的常用經(jīng)典方法。FFT算法提供了一種快速頻譜分析方法,可直接用來處理離散信號數(shù)據(jù)。

        FFT在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)要求數(shù)據(jù)必須等間隔、等權(quán)、連續(xù)和平穩(wěn)。但在超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)采集工程中難免出現(xiàn)斷鏈、尖峰、噪音、漂移等特點(diǎn)。造成了數(shù)據(jù)的不等間隔、不等權(quán)、不連續(xù)以及不平穩(wěn)的情況。所以,在用FFT譜分析處理超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)時(shí),必須要對超導(dǎo)重力事先處理的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的在于保證所需信號不受損失,消除干擾因素,從而得到高精度的觀測資料。譜分析和時(shí)間序列分析都要求原始數(shù)據(jù)為零均值,沒有線性趨勢項(xiàng)。為此,需要對時(shí)間序列進(jìn)行線性擬合,即去除時(shí)間序列的趨勢項(xiàng)。

        式中:s為原始時(shí)間序列;Sdt為去除趨勢項(xiàng)后的時(shí)間序列。

        利用FFT進(jìn)行譜分析時(shí)要求均勻采樣,但在超導(dǎo)重力時(shí)間序列中難免出現(xiàn)斷鏈的情況。為了獲得均勻采樣的時(shí)間序列,需要對時(shí)間序列進(jìn)行插值。插值采用拉格朗日插值進(jìn)行。由此獲得了經(jīng)預(yù)處理的時(shí)間序列[4]。

        對于數(shù)據(jù)預(yù)處理獲得的時(shí)間序列,達(dá)到了等間隔、等權(quán)、連續(xù)和平穩(wěn)的要求。用離散傅里葉變換計(jì)算功率譜

        2.2 最小二乘功率譜分析

        用FFT進(jìn)行頻譜分析,研究時(shí)間序列中可能存在的周期信號,并比較各種頻率波動(dòng)的振幅或功率,可以確定主要周期。但FFT的不足主要表現(xiàn)在:它要求數(shù)據(jù)必須等間隔、等權(quán)、連續(xù)和平穩(wěn),對于不滿足這些條件的數(shù)據(jù)處理,F(xiàn)FT采用數(shù)據(jù)內(nèi)插(如線性內(nèi)插)使間斷的數(shù)據(jù)連續(xù),使不等間距數(shù)據(jù)等間距以及提取趨勢項(xiàng)、修正數(shù)據(jù)漂移等。針對FFT的不足和局限性,Vanicek于1971年提出的最小二乘譜分析(LSSA),將最小二乘逼近原理用于譜分析中,解決了測量數(shù)據(jù)采集中經(jīng)常出現(xiàn)的諸如數(shù)據(jù)序列不等間隔、不等權(quán)、不平穩(wěn)、有斷鏈、尖峰、漂移等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的問題。Pagiatakis給出了數(shù)據(jù)序列不等權(quán)情況下的LSSA公式,提出了用數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論檢驗(yàn)最小二乘譜的顯著性方法[5-6],并總結(jié)出該方法具有如下優(yōu)越性:①系統(tǒng)誤差可以得到嚴(yán)格抑制,而不產(chǎn)生譜峰的漂移;②不等間距的序列不需要預(yù)處理;③可以處理具有協(xié)方差矩陣的時(shí)間序列;④能進(jìn)行譜峰顯著性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)[7]。

        在譜分析中,通常將尋找的隱含周期信號表示為一組以正弦和余弦為基函數(shù)的線性組合。給定一組觀測值向量f=f(t)={fi},i=1,2,…,n,若設(shè)定基函數(shù)形式為一組頻率ωi(i=1,2,…,m)的三角函數(shù),則有

        其中,Ω 為未知參數(shù)向量,設(shè) Ω=[Ω1i,Ω2i]T,Φ=[cos(ωit),sin(ωit)],其中Ω 由公式

        其中,Φ為已知基函數(shù)向量。

        對于不同的頻率ωi(i=1,2,…,m ),可以得到不同的頻譜值

        這就是最小二乘譜分析的基本思想。顯然,f的最小二乘譜是所有頻率ωi(i=1,2,…,m)下的譜值集合,ωi譜值越大,表明f在該頻率的功率越大。

        具有協(xié)方差函數(shù)Cf時(shí)的最小二乘譜計(jì)算公式為

        3 實(shí)例分析與小波分析校核

        3.1 基于FFT的功率譜分析

        以2008年1月份的數(shù)據(jù)為例,進(jìn)行功率譜的計(jì)算。如圖2示出的是2008年1月經(jīng)過去粗差、去趨勢項(xiàng)、插值形成的重力值序列。

        圖2 一月份重力值序列

        基于FFT技術(shù),對預(yù)處理后的時(shí)間序列進(jìn)行譜分析得到譜值。圖3詳細(xì)示出了2008年1月重力數(shù)據(jù)功率譜圖。

        圖3 一月份重力數(shù)據(jù)功率譜

        從圖3中可以看出四個(gè)比較清晰的功率譜峰值,即具有四個(gè)很明顯的周期項(xiàng)。分別為以67.635h、23.951 5h、11.999 9h為周期和以8.001 2為周期的四個(gè)周期項(xiàng)。

        3.2 基于最小二乘功率譜分析

        最小二乘譜分析可以直接分析不等間隔不等權(quán)的數(shù)據(jù)序列。但對于較大的噪音會(huì)對譜分析結(jié)果產(chǎn)生扭曲,因此,在數(shù)據(jù)處理時(shí)必須將這部分較大的噪音刪除?;谧钚《俗V分析技術(shù),無需內(nèi)插缺失的數(shù)據(jù),無需平滑尖峰和漂移,直接由加權(quán)最小二乘譜分析得到譜值。同樣也是以2008年1月份的數(shù)據(jù)為例用最小二乘功率譜分析進(jìn)行了周期探測。

        圖4 最小二乘譜分析結(jié)果

        從圖4中可以看出四個(gè)比較清晰的功率譜峰值,即具有四個(gè)很明顯的周期項(xiàng),這一點(diǎn)和FFT譜分析得到的結(jié)果是一致的。從左至右依次為以68.133h、23.991 7h、以12.162 3h為周期和以8.183 1為周期的四個(gè)周期項(xiàng)。

        3.3 小波多辨分析校核

        為了再次說明兩種方法的可行性和準(zhǔn)確性,利用目前成熟的小波多分辨分析方法對兩種計(jì)算結(jié)果也進(jìn)行了校核。

        圖5 小波多分辨分析

        圖5是超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)時(shí)間序列的小波多分辨分析得到的結(jié)果。圖5中第一行、第二行、第三行、第四行表示的是周期分別為8.030 2h、12.000 0 h、23.936 7h、68h的信號。和由FFT譜分析方法和最小二乘譜分析方法計(jì)算得到的結(jié)果十分吻合。

        分別利用FFT譜分析方法和最小二乘譜方法對2008年1月的超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。主要的周期探測結(jié)果如表1所示。

        表1 主要周期探測結(jié)果

        從表1可以看出,利用兩種方法計(jì)算得到的周期結(jié)果與理論結(jié)果基本一致,說明了這兩種周期探測方法在超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)探測周期中的正確性。

        4 結(jié) 論

        基于超導(dǎo)重力數(shù)據(jù)研究時(shí)變重力場、重力潮汐、自由核章動(dòng)參數(shù)測定、海潮模型有效性檢驗(yàn)、大氣負(fù)荷信號改正、地球自由振蕩檢測等方面發(fā)揮了重要作用。超導(dǎo)重力儀觀測序列具有豐富的信息,蘊(yùn)藏了地球內(nèi)部變化的所有動(dòng)態(tài)變量的痕跡。分別利用FFT譜分析方法和最小二乘譜分析方法對2008年1月份的數(shù)據(jù)進(jìn)行了周期探測。兩種方法的計(jì)算結(jié)果十分吻合,且與理論值也十分接近??傮w來看:

        1)快速傅里葉變換(FFT)譜分析,計(jì)算簡單,處理海量數(shù)據(jù)時(shí)有較大優(yōu)勢,可快速探測出觀測序列中的隱含周期信號,其計(jì)算結(jié)果與理論值基本吻合。

        2)最小二乘譜分析,對存在斷鏈、不等間隔和不等權(quán)數(shù)據(jù)的頻譜分析有較大優(yōu)勢。

        [1]尹 暉.SPIROS D P.最小二乘譜及其在超導(dǎo)重力觀測數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版,2005,30(7):613-616.

        [2]MERRIAM J B.An ephemeris for gravity tide predic-tions at the Nanogal Level[J].Geophys.J.Int.,1992(108):415-422.

        [3]邢 喆.超導(dǎo)重力儀觀測數(shù)據(jù)的初步分析與信號檢測[D].武漢:武漢大學(xué),2004.

        [4]陳 暉,周繼慧,郭春亮,等.基于VB的FFT算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào),2003,20(1):94-96.

        [5]PAGIATAKIS S D.Stochastic significance of peaks in the least-squares spectrum[J].Journal of Geodesy,1999(73):67-78.

        [6]CHEN Y Q.Deformation observation data process[M].Beijing:Press of Surveying and Mapping,1988.

        [7]WELL D E,VANICEK P,PAGIATAKIS S D.Least squares spectral analysis revisited.Tech.Rep.84,Department of Surveying Engineering[R].University of New Brunswick,F(xiàn)redericton,1985.

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