葉修松，何雨帆，曾 光，郭 海

（1.宇航動力學國家重點實驗室，西安 710043；2.中國西安衛(wèi)星測控中心，西安 710043）

1 引言

由于地球自轉(zhuǎn)參數(shù)（Earth rotation parameters，ERP）的解算過程比較復雜，甚長基線干涉測量（very long baseline interferometry，VLBI）、衛(wèi)星激光測距（satellite laser ranging，SLR）等高精度觀測手段往往需要幾天甚至更長的時間才能獲取其變化值；全球定位系統(tǒng)（global positioning system，GPS）盡管解算速度較快（約3h），但GPS解算有較大的系統(tǒng)影響，長期穩(wěn)定性不好，需要用VLBI和SLR解來進行修正［1］。因此，這些參數(shù)實際上是無法實時獲得的。由于極移和日長的變化受眾多激發(fā)源的影響，其變化不僅具有一定的線性趨勢及多種周期變化趨勢，同時還包括了復雜的不規(guī)則變化特性，這給預測工作帶來了極大的困難。往往是預測幾天之后，其預測誤差便遠遠大于其觀測誤差。因此，對ERP的預測算法進行研究，建立更為合理、有效的預測模型，提高地球自轉(zhuǎn)參數(shù)的預報精度，具有十分重要的意義［2－4］。

為此，本文擬采用自回歸滑動平均模型（autoregressive moving average，ARMA）對ERP進行短期預報。該算法在于它不受地球自轉(zhuǎn)動力學模型等因素的制約，具有計算速度快、算法穩(wěn)定可靠等優(yōu)點。

2 長自回歸白噪化方法

ARMA（p，q）序列參數(shù)估計的較為有效且簡便的方法是 “長自回歸白噪化方法”。長自回歸白噪化方法的基本思想是認為隨機序列｛Xt｝ 可以用階數(shù)較低的自回歸模型擬合，擬合的殘差作為白噪聲的估計，再用最小二乘法的原理，估計出參數(shù)＝ （φ1，…，φp）和＝ （θ1，…，θp）。這一方法的特點是全部求解過程都是解線性方程組，避免了非線性運算。

長自回歸白噪化方法的步驟為：

設有ARMA（p，q）序列 ｛Xt｝的一段樣本X1，X2，…，XN。

（1）先用AR（pN）模型擬合一段樣本，pN取適當?shù)牡碗A，AR（pN）的參數(shù)是φ1，…，φpN。按照AR（p）序列參數(shù)的矩估計，由樣本值X1，X2，…，XN，可以求出φ1，…，φpN的矩估計量，…，［5－7］。

（2）由于 AR（pN）模型為

將，…代入此式左端，就得到αt的估計值：

如果AR（pN）擬合的好，就應當是白噪聲序列，如果擬合的不好，就不是白噪聲序列。是否為白噪聲序列，可以直接用 “周期圖法”進行檢驗。如果不是白噪聲序列，就要改變pN的值，直到｝ 為白噪聲序列為止。

（3）對于 ARMA（p，q）序列：

有

記

在S（）的表達式中，Xt，Xt－1，…，Xt－p是已知的樣本值，αt－1，…，αt－q是由（4）式算得的αt的估計值，求和符號Σ的下標取為p＋q＋1是由于要計算出αt－q必需要求t≥p＋q＋1。

按最小二乘法的原理來確定未知參數(shù)φ1，…，φp，φ1，…，φp的估計值，…，，，…，。即要求

3 計算策略

3.1 日長變化的預報

日長（length of day，LOD）與 UT1－UTC是可以相互轉(zhuǎn)換的，即扣除UT1－UTC的跳秒后，再作差分，結果的相反數(shù)即為LOD。UT1為世界時（universal time）、UTC為協(xié)調(diào)世界時（coordinated universal time）、TAI為原子時（international atomic time）、UT1R－TAI為從 UT1－TAI序列中減去潮汐分量的部分為，UT2R－TAI為從UT1RTAI序列中減去地球自轉(zhuǎn)的周期性季節(jié)變化的部分。因此，對LOD的預報可以轉(zhuǎn)換為對UT1－UTC的預報［1］。UT1－UTC的預報流程如圖1所示［8］。

圖1 日長變化預報的流程圖

3.2 極移的預報

極移變化的預報算法如圖2所示，包括建立預測模型和外推預測兩個部分。在建立預測建模時，用最小二乘法計算出趨勢項和周期項的擬合系數(shù)，計算公式為［9－10］

對于極移殘差序列的預報也采用ARMA算法實現(xiàn)，極移序列ARMA預報的原理類同于日長變化的預報。

圖2 極移序列預報的流程圖

4 計算與分析

計算與分析的數(shù)據(jù)來源于地球自轉(zhuǎn)服務（international Earth rotation service，IERS）官方網(wǎng)站公布的ERP時間序列。該序列包含1962－01－01至今的地球定向參數(shù)值，采樣間隔為1d。實際計算選取6a極移時間作為基礎序列長度，因為6a接近Chandler周期與周年的最小公倍數(shù)，這樣更能體現(xiàn)地球自轉(zhuǎn)參數(shù)的周期特征。采用ARMA模型要求時間序列必須為平穩(wěn)的隨機序列，通過上述的ERP計算策略分析發(fā)現(xiàn)，僅對ERP時間序列扣除周期項和趨勢項之后所得的ERP殘差子時間序列隨機序列的波動性較明顯、平穩(wěn)性較差，而基于殘差作二次差分后的子時間序列的波動更趨于平穩(wěn)，更接近零均值。因此，本文基于自主編寫的ERP短期預報軟件分析了ERP殘差子時間序列與殘差作二次差分后的子時間序列對ARMA模型的適用性。

圖3 PX殘差序列預報7d的結果

圖4 PX二次差分后殘差序列預報7d的結果

圖5 PY殘差序列預報7d的結果

圖6 PY二次差分后殘差序列預報7d的結果

圖7 UT1－UTC殘差序列預報7d的結果

圖8 UT1－UTC二次差分后殘差序列預報7d的結果

從圖3～圖8可以得出，基于殘差二次差分后的預報結果明顯要優(yōu)于直接使用殘差預報的結果，其主要原因是剔除周期項和趨勢項的殘差（包括一次殘差差分）序列沒有明顯的規(guī)律特征，其平穩(wěn)性還不能滿足平穩(wěn)隨機序列的條件。而基于殘差二次差分后的殘差子時間序列的波動更趨于平穩(wěn)，更接近零均值。

表1 基于ARMA算法的ERP 短期預報結果

從表1可知，直接采用殘差時間序列預報1d的ERP精度約為：PX＝10mas，PY＝0.9mas，UT1－UTC＝0.5ms；采用殘差殘二次差分后的時間序列預報1d的ERP精度約為：PX＝0.1ms，PY＝0.4mas，UT1－UTC＝0.003ms。綜上所述，本文采用的基于非線性自回歸的ERP短期預報精度與IERS公布的結果相當。

5 結論與分析

本文采用線性自回歸方法對地球自轉(zhuǎn)參數(shù)進行短期預報，并與EOPPCC的結果進行比較，以驗證預報模型的有效性。本文提出的基于ARMA的ERP短期預報技術已達到國際水平。本文還通過試驗發(fā)現(xiàn)，基于ARMA方法進行ERP時間序列預報時，要求ERP時間序列不能過長或過短，其主要原因是數(shù)據(jù)精度不一致，從而影響預報精度。本文同時還驗證了文獻 ［2］提出的采用6a極移時間作為基礎序列長度的有效性。另外，本文僅采用ERP時間序列本身來進行預報，沒有考慮與之有極強相關性的大氣角動量，這也是本文的不足之處。

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