姜衛(wèi)平,夏傳義,李 昭,郭啟幼,張順期

1.武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心,湖北武漢 430079;2.武漢大學(xué)測繪學(xué)院,湖北武漢 430079; 3.武漢市測繪研究院,湖北武漢 430012

環(huán)境負(fù)載對區(qū)域GPS基準(zhǔn)站時(shí)間序列的影響分析

姜衛(wèi)平1,夏傳義2,3,李 昭2,郭啟幼3,張順期3

1.武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心,湖北武漢 430079;2.武漢大學(xué)測繪學(xué)院,湖北武漢 430079; 3.武漢市測繪研究院,湖北武漢 430012

基于1999—2011年中國地殼運(yùn)動(dòng)觀測網(wǎng)絡(luò)(CMONOC)及2007—2012年武漢市連續(xù)運(yùn)行衛(wèi)星定位服務(wù)系統(tǒng)(WHCORS)的觀測數(shù)據(jù),聯(lián)合中國及周邊35個(gè)lGS基準(zhǔn)站數(shù)據(jù),采用GAMlT軟件解算,獲得了lTRF2008框架下的GPS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列。然后采用QOCA計(jì)算了環(huán)境負(fù)載位移,并利用其對GPS時(shí)間序列進(jìn)行改正。研究結(jié)果表明環(huán)境負(fù)載造成的中國區(qū)域基準(zhǔn)站位移呈現(xiàn)顯著的區(qū)域性特征,東北、華北、華中區(qū)域變化較為一致且較大,西南區(qū)域基準(zhǔn)站(KUNM)垂直方向的負(fù)載位移均方根(RMS)最大值達(dá)6.09 mm。通過對改正前后的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析,認(rèn)為環(huán)境負(fù)載改正能夠削弱中國區(qū)域大多數(shù)GPS基準(zhǔn)站(約70%)垂直及水平東方向位移時(shí)間序列的非線性變化,其加權(quán)均方根(WRMS)減小量最大達(dá)1.5 mm,但是對于水平北方向坐標(biāo)時(shí)間序列的改善作用不明顯。

中國地殼運(yùn)動(dòng)觀測網(wǎng)絡(luò);武漢市連續(xù)運(yùn)行衛(wèi)星定位服務(wù)系統(tǒng);環(huán)境負(fù)載;時(shí)間序列分析

1 引 言

全球定位系統(tǒng)(GPS)基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列為大地測量學(xué)及地球動(dòng)力學(xué)研究提供了寶貴的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[1-2]。坐標(biāo)時(shí)間序列不僅可以反映出測站的趨勢變化,而且也可以反映出測站存在著非線性變化。趨勢變化主要反映測站受同一區(qū)域構(gòu)造應(yīng)力場控制下的繼承性構(gòu)造運(yùn)動(dòng),而非線性變化主要反映了測站還受到非潮汐海洋負(fù)載、大氣負(fù)載、水文負(fù)載以及冰期后回彈等地球物理效應(yīng)的作用[3-5]。然而,目前已建立的坐標(biāo)參考框架均只給出了測站的位置及線性速度,如最新的國際地球參考框架ITRF2008。研究表明,幾乎所有GPS測站(特別是高程方向)都呈現(xiàn)顯著的非線性運(yùn)動(dòng)趨勢[6-9]。隨著地學(xué)等研究領(lǐng)域?qū)Υ蟮販y量成果所要求的精度越來越高,大地點(diǎn)位的非線性時(shí)變越來越受到關(guān)注。研究并適當(dāng)處理測站的非線性變化特征,并將其并入線性速度模型,以此建立和維持動(dòng)態(tài)地球參考框架具有十分重要的意義[10]。

研究表明,包括非潮汐海洋負(fù)載、大氣負(fù)載、水文負(fù)載在內(nèi)的環(huán)境負(fù)載是造成測站非線性變化的主要因素[11-13]。文獻(xiàn)[14]估計(jì)了極潮、海洋潮汐負(fù)荷、大氣負(fù)荷、非潮汐海洋負(fù)荷以及地下水負(fù)荷對測站時(shí)間序列的影響,指出這些因素可以解釋測站垂直方向大約40%的年周期變化;文獻(xiàn)[15]運(yùn)用衛(wèi)星對地觀測資料及各類理論與試驗(yàn)?zāi)Ｐ?定量計(jì)算了海潮、大氣、積雪和土壤水、海洋非潮汐4項(xiàng)負(fù)荷效應(yīng)的影響。文獻(xiàn)[16]驗(yàn)證了大氣、非潮汐海洋、積雪和土壤水對香港12個(gè)連續(xù)運(yùn)行基準(zhǔn)站的站坐標(biāo)時(shí)間序列的影響,指出地表質(zhì)量負(fù)荷變化引起的香港地殼形變可以解釋公共誤差序列中約為3 mm的垂項(xiàng)周年變化。文獻(xiàn)[3,10,17]研究了不同方法獲得的環(huán)境負(fù)載模型對于全球坐標(biāo)時(shí)間序列的修正效果,區(qū)域IGS站的非線性變化成因。但是,文獻(xiàn)[3]所用的基準(zhǔn)站僅11個(gè),不能較全面地反映中國區(qū)域環(huán)境負(fù)載模型的影響情況。此外,目前對于環(huán)境負(fù)載的影響研究大都基于全球或者低緯沿海區(qū)域基準(zhǔn)站,對于緯度覆蓋范圍較廣的大陸及市級區(qū)域小范圍基準(zhǔn)站受環(huán)境負(fù)載的影響則研究較少。中國地殼運(yùn)動(dòng)觀測網(wǎng)絡(luò)最初包括25個(gè)連續(xù)運(yùn)行基準(zhǔn)站,至今已有運(yùn)行十余年,為研究環(huán)境負(fù)載對中國區(qū)域基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列的影響提供了很好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。這對中國區(qū)域高精度坐標(biāo)參考框架的建立和維護(hù)以及區(qū)域地殼形變的監(jiān)測具有重要的科學(xué)和實(shí)用意義。本文基于中國地殼運(yùn)動(dòng)觀測網(wǎng)絡(luò)1999—2011年的25個(gè)基準(zhǔn)站觀測數(shù)據(jù)和武漢市連續(xù)運(yùn)行衛(wèi)星定位服務(wù)系統(tǒng)2007—2012年的9個(gè)基準(zhǔn)站觀測數(shù)據(jù),計(jì)算并分析了環(huán)境負(fù)載對GPS測站坐標(biāo)序列的影響。

2 數(shù) 據(jù)

2.1 GPS數(shù)據(jù)

本文選擇的GPS觀測數(shù)據(jù)包括3個(gè)部分:①WHCORS 2007—2012年觀測數(shù)據(jù);②COMONOC 1999—2011年觀測數(shù)據(jù);③中國及周邊區(qū)域均勻分布的35個(gè)IGS基準(zhǔn)站1999—2012年觀測數(shù)據(jù),其空間分布如圖1所示。

圖1 GPS數(shù)據(jù)處理選取的IGS基準(zhǔn)站分布圖Fig.1 Selected IGS stations for GPS data processing

2.2 環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)

大氣壓負(fù)載造成的基準(zhǔn)站位移采用美國國家環(huán)境預(yù)測中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)提供的全球地表氣壓計(jì)算(http:∥www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.surface.html),時(shí)間分辨率為6 h,空間分辨率為2.5°×2.5°;非潮汐海洋負(fù)載使用美國國家海洋合作計(jì)劃(National Oceanographic Partnership Program,NOPP)制定的海洋環(huán)流及氣候估值(Estimating the Circulation&Climate of the Ocean,ECCO)模型提供的全球海底壓力格網(wǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算(http:∥ecco.jpl.nasa.gov/thredds/las/ kf080/catalog.html),時(shí)間分辨率為12 h,空間分辨率為1°×(0.3°～1°)。水文負(fù)載考慮積雪深度和土壤濕度引起的地表儲水量變化,同樣由NCEP再分析數(shù)據(jù)提供(http:∥www.esrl.noaa.gov/psd/data/gidded/data.ncep.reanalysis.sur-faceflux.html),空間分辨率為1.875°×1.875°。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 GPS數(shù)據(jù)處理策略

本文將選擇的3個(gè)GPS網(wǎng)數(shù)據(jù)利用GAMIT軟件同時(shí)解算,采用的數(shù)據(jù)處理策略如下[18-20]:

(1)基線解算采用松弛解,同時(shí)解算衛(wèi)星軌道及測站位置,并根據(jù)驗(yàn)后相位殘差對觀測值進(jìn)行重新定權(quán)。

(2)測站位置施加松弛約束。所有IGS站水平北(N),水平東(E)及垂直(U)方向的約束分別設(shè)定為0.020、0.020及0.040,單位為米。

(3)截止高度角為15°,歷元間隔為30 s。

(4)電離層折射影響用LC觀測值消除,考慮二、三階電離層延遲改正,其中二階電離層延遲采用IGRF11地磁場模型計(jì)算[21]。

(5)整周模糊度采用固定解。

(6)計(jì)算固體潮、海潮、極潮改正,其中海潮負(fù)載模型采用FES2004[22]。

(7)對流層折射根據(jù)薩斯坦莫寧(Saastamoinen)標(biāo)準(zhǔn)大氣模型改正,采用分段線性方法每2 h設(shè)置1個(gè)折射偏差參數(shù),對流層延遲投影函數(shù)采用全球投影函數(shù)(global mapping function, GMF)。

(8)采用絕對天線相位中心改正(igs08_1771 _plus.atx)[23]。

(9)基線網(wǎng)平差采用ITRF2008框架,基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換估計(jì)平移量,旋轉(zhuǎn)量及尺度共7個(gè)參數(shù)[24]。

3.2 環(huán)境負(fù)載改正

本文采用美國宇航局開發(fā)的QOCA軟件(http:∥qoca.jpl.nasa.gov),根據(jù)2.2節(jié)的環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)分別計(jì)算包括非潮汐大氣壓負(fù)載,海洋負(fù)載,積雪深度及土壤濕度負(fù)載造成的測站位移,其計(jì)算過程詳見參考文獻(xiàn)[3]。由于GPS數(shù)據(jù)處理采用周解形式,QOCA獲得的負(fù)載結(jié)果為日均值,首先需對上述4種負(fù)載位移時(shí)間序列求和并做周平均獲得環(huán)境負(fù)載周位移時(shí)間序列,同時(shí)采用主成分分析法(PCA)去除空間相關(guān)性[25]。然后,將對應(yīng)時(shí)刻的負(fù)載結(jié)果直接與平差后的GPS結(jié)果相加即可獲得環(huán)境負(fù)載改正后的GPS周坐標(biāo)時(shí)間序列[12]。

3.3 評價(jià)指標(biāo)

本文采用均方根(root mean square,RMS)[26]作為分析環(huán)境負(fù)載對區(qū)域GPS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列影響的一個(gè)指標(biāo),其定義為

式中,nt表示觀測個(gè)數(shù);md(j)表示環(huán)境負(fù)載造成的位移。

為了評估環(huán)境負(fù)載對GPS坐標(biāo)時(shí)間序列的影響,采用負(fù)載改正前后GPS時(shí)間序列的加權(quán)均方根(weighted root mean square,WRMS)差值進(jìn)行比較,其定義為

式中,WRMSY、WRMSN分別表示負(fù)載改正后及改正前的GPS時(shí)間序列WRMS值。二者計(jì)算方法相同,這里只列出WRMSY的計(jì)算公式[10]

式中,λ(j)＝1/S(j)2;G(j)、S(j)分別表示基準(zhǔn)站在j時(shí)刻的位移(指坐標(biāo)分量或位置相對于參考值的差值)及其精度(不確定度);nt同式(1)。diff_rms值大于0表示經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正后GPS坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS減小,即非線性變化幅度減弱。

4 數(shù)據(jù)分析與討論

4.1 環(huán)境負(fù)載位移時(shí)間序列RMS分布

表1及圖2(a)、(c)、(e)給出了CMONOC及WHCORS基準(zhǔn)站環(huán)境負(fù)載位移時(shí)間序列N、E、U分量的RMS值分布?？梢钥闯?就中國區(qū)域而言,不同測站NEU方向環(huán)境負(fù)載信號的量級各不相同,且表現(xiàn)為一定的區(qū)域特征。U方向環(huán)境負(fù)載變化最為劇烈(表1),RMS均值為4.14 mm,東北、華北、華中區(qū)域RMS值較為一致且較大,西南區(qū)域(KUNM)RMS最大值達(dá)到6.09 mm,其余區(qū)域則較小。N方向次之,RMS均值為0.65 mm,西北區(qū)域環(huán)境信號較大,RMS值最大達(dá)到0.91 mm,南部較為一致,RMS值約為0.7 mm。E方向環(huán)境信號變化最小,RMS均值為0.47 mm,西北、東南沿海和東北區(qū)域變化較大,其RMS最大值為0.87 mm(西北區(qū)域),華中地區(qū)變化最小(約0.4 mm)。

就武漢區(qū)域而言,水平及垂直環(huán)境信號分別呈現(xiàn)較強(qiáng)的一致性,同樣表現(xiàn)為U方向環(huán)境信號最強(qiáng)(圖2(f)),其RMS變化范圍為4～5 mm,西部信號較弱,東部較強(qiáng)。N、E方向環(huán)境信號較弱(圖2(a)、圖2(d)),且變化規(guī)律相同,其RMS均值分別為0.64 mm及0.40 mm。

表1 CMONOC基準(zhǔn)站和WHCORS環(huán)境負(fù)載位移時(shí)間序列RMS及造成的GPS坐標(biāo)時(shí)間序列WRMSTab.1 RMS of the environmental loading displacement for CMONOC fiducial stations and WHCORS and the induced WRMS variation of the GPS coordinate time series

4.2 環(huán)境負(fù)載對GPS坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS的影響分析

表1及圖2(b)、(d)、(f)描述了環(huán)境負(fù)載改正造成的CMONOC及WHCORS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列N、E、U分量WRMS變化。與4.1節(jié)的結(jié)論相似,就中國區(qū)域來看,環(huán)境負(fù)載改正對不同區(qū)域測站及各測站不同分量的改正效果不盡相同。U方向改善效果最好(表1),72.22%測站經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正后WRMS減小,除西北和南部沿海區(qū)域改善不明顯外,其余區(qū)域均改善顯著, WRMS減小量(即測站的diff_rms值)最大達(dá)1.5 mm。經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正后E方向WRMS減小的測站占63.89%,但改善效果較弱,測站diff_ rms值在0.2 mm以內(nèi)。就N方向而言,13.89%測站的坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS得到了改善,diff_ rms值最大為0.30 mm。盡管如此,環(huán)境負(fù)載改正會造成東北部分測站(如HRBN)E方向,青藏高原、西部、華中部分站點(diǎn)N方向WRMS增大。

對于武漢區(qū)域,同樣表現(xiàn)為U方向改善效果最好(圖2(f)),72.73%站點(diǎn)得到改善,站點(diǎn)diff_ rms值不超過1.1 mm;站點(diǎn)diff_rms值變化趨勢為由西南、東北方向武漢市中心逐漸增大,最大站點(diǎn)為WHKC,其diff_rms值達(dá)到1.08 mm。與U方向類似,E方向72.73%站點(diǎn)WRMS值得到改善(圖2(d)),但改善程度較弱,其diff_rms值最大為0.19 mm,其中武漢市域外東部測站及武漢市域內(nèi)遠(yuǎn)城區(qū)測站改善較為顯著。對于N分量(圖2(b)),9.09%的測站經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正WRMS減小,且集中在中心城區(qū)。

圖2 武漢市CORS基準(zhǔn)站環(huán)境負(fù)載位移時(shí)間序列RMS(a)、(c)、(e)及造成的GPS坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS變化(b)、(d)、(f)分布(上中下分別為N、E、U分量)Fig.2 RMS of the Environmental loading displacement for WHCORS fiducial Stations(a)、(c)、(e)and the induced WRMS variation of the GPS coordinate time series(b)、(d)、(f).From top to bottom panels are the North (N),East(E)and Up(U)components respectively

5 結(jié) 論

本文對WHCORS及CMONOC觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新處理,計(jì)算了WHCORS及CMONOC基準(zhǔn)站的環(huán)境負(fù)載位移,分析了環(huán)境負(fù)載改正對區(qū)域GPS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列的影響,得出了如下結(jié)論:

(1)環(huán)境負(fù)載坐標(biāo)時(shí)間序列RMS值呈現(xiàn)顯著的區(qū)域性特征,東北、華北、華中區(qū)域RMS值較為一致且較大,西南區(qū)域(KUNM)U方向RMS最大值達(dá)到6.09 mm,其余區(qū)域則較小;N、E方向RMS值變化不顯著,均在1 mm以內(nèi)。

(2)環(huán)境負(fù)載改正對大多數(shù)測站坐標(biāo)時(shí)間序列有一定的改善,但各個(gè)方向的量值各不相同。E、U方向在diff_rms值上響應(yīng)的站點(diǎn)百分比大致相當(dāng),且接近70%,N方向則不明顯。其中U方向diff_rms最大值近1.5 mm,這就說明在考慮高程方向的GNSS精密測量和建立區(qū)域參考框架時(shí),要考慮環(huán)境負(fù)載的影響改正。

(3)以武漢市為例,RMS、diff_rms總體的變化趨勢與大區(qū)域相符,但有個(gè)別站點(diǎn)有所不同。小區(qū)域的負(fù)載改正影響在對應(yīng)的方向變化不大(觀測時(shí)間長度不同的除外)。在總的變化趨勢當(dāng)中,有個(gè)別站點(diǎn)變化趨勢不盡相同,需要進(jìn)一步研究。

致謝:感謝中國地殼運(yùn)動(dòng)監(jiān)測工程研究中心和武漢市測繪研究院提供的數(shù)據(jù)。感謝董大南教授提供的QOCA軟件和美國MIT提供的GAMIT/GLOBK軟件。感謝林劍博士、田云峰博士、梁宏寶等在數(shù)據(jù)處理過程中給予的建議和幫助。本文圖片由GMT及MATLAB軟件生成。

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(責(zé)任編輯:張艷玲)

Analysis of Environmental Loading Effects on Regional GPS Coordinate Time Series

Jl ANG Weiping1,XlA Chuanyi2,3,Ll Zhao2,GUO Qiyou3,ZHANG Shunqi3
1.Research Center of GNSS,Wuhan University,Wuhan 430079,China;2.School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,Wuhan 430079,China;3.Wuhan lnstitute of Surveying and Mapping,Wuhan 430012,China

ln order to discuss environmental loading effects on regional GPS coordinate time series,the data which includes Crustal Movement Observation Network of China(CMONOC)measurements from 1999 to 2011 and Wuhan Continuous Operational Satellite Positioning and Serving Syetem(WHCORS)measurements from 2007 to 2012,together with China and around 35 lGS stations measurements are reprocessed by GAMlT,and the GPS fiducial stations coordinate time series under the lTRF2008 are obtained.The effects of environmental loading are then calculated by QOCA to correct the coordinate time series.lt is found that the displacements of GPS stations inside China caused by environmental loading exhibit remarkable regional characteristics.Coherent and bigger variations exist in the northeast,north and central China,as well as the southwest regions,among which the biggest root mean square(RMS)of the vertical loading displacement for stations in southwest region(KUNM)reaches up to 6.09 mm.By comparing the corrected and the uncorrected time series,it is found that environmental loading correction could remarkably reduce the non-linear variations of most stations’vertical and east coordinate time series inside China (accounting for about 70%of the selected GPS fiducial stations),among which the biggest reduction in the weighted root mean square(WRMS)reaches 1.5 mm.However,the improvement in the north components is quite limited.

CMONOC;WHCORS;environmental loading;time series analysis

JlANG Weiping(1972—),male,PhD,professor,PhD supervisor,majors in satellite geodesy.

XlA Chuanyi

P223

A

1001-1595(2014)12-1217-07

國家863計(jì)劃(2012AA12A209);國家自然科學(xué)基金(41374033)

2014-07-10

姜衛(wèi)平(1972—),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事空間大地測量和地球動(dòng)力學(xué)研究。

E-mail:wpjiang＠whu.edu.cn

夏傳義

E-mail:cyxia2007＠126.com

JIANG Weiping,XIA Chuanyi,LI Zhao,et al.Analysis of Environmental Loading Effects on Regional GPS Coordinate Time Series[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(12):1217-1223.(姜衛(wèi)平,夏傳義,李昭,等.環(huán)境負(fù)載對區(qū)域GPS基準(zhǔn)站時(shí)間序列的影響分析[J].測繪學(xué)報(bào),2014,43(12):1217-1223.)

10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0149

修回日期:2014-09-16