（中鐵第一勘察設(shè)計院集團(tuán)有限公司，陜西西安 710043）

0.引言

目前建有IGS跟蹤站網(wǎng)[1]、中國地殼運動觀測網(wǎng)絡(luò)[2]及各省市CORS網(wǎng)絡(luò)等眾多GNSS連續(xù)運營站網(wǎng)，獲得海量GPS坐標(biāo)時間序列觀測數(shù)據(jù)，為大地測量學(xué)、地殼構(gòu)造運動和地球動力學(xué)研究提供了豐富的資料。隨著研究的深入，發(fā)現(xiàn)GPS坐標(biāo)時間序列包含構(gòu)造信息和非構(gòu)造信息。大氣負(fù)載和水文負(fù)載等統(tǒng)稱為環(huán)境負(fù)載，它的地表物理流體遷徙是非構(gòu)造信息的主要成分，也是造成GPS坐標(biāo)時間序列中非線性變化的主要因素之一[3-4]。

在環(huán)境負(fù)載改正方面，賀小星等（2015）使用QOCA計算了2004―2011年期間南加州的22個IGS站點環(huán)境負(fù)載引起的位移，發(fā)現(xiàn)它可以解釋GPS垂向時間序列的大約12.70%～21.78%的季節(jié)性振幅。但是兩個研究區(qū)域，環(huán)境負(fù)載的改正效果不同，說明環(huán)境存在區(qū)域差異性[5]。姜衛(wèi)平等（2013）采用QOCA、GGFC和OMD不同方法計算的環(huán)境負(fù)載對全球233個GPS參考站垂向時間序列進(jìn)行處理，對比分析發(fā)現(xiàn)QOCA、GGFC和OMD方法處理后GPS垂向時間序列的WRMS分別減小41%、64%和74%，證明在計算環(huán)境負(fù)載時使用OMD方法較優(yōu)[6]。Peng Yuan等（2018）利用GFZ提供的環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)源計算并改正了中國地殼運動觀測網(wǎng)絡(luò)235個GPS測站垂向位移時間序列，結(jié)果表明環(huán)境負(fù)載的位移時間序列與GPS時間序列振幅基本一致，但存在相位差異；大氣負(fù)載、非潮汐負(fù)載和水文負(fù)載改正后，GPS時間序列的RMS值減小約20%[7]。

目前國內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)果均表明環(huán)境負(fù)載與GPS坐標(biāo)時間序列的非線性運動有較大關(guān)系，是非構(gòu)造運動的主要因素。但是不同學(xué)者計算的環(huán)境負(fù)載影響量級具有一定的差異，分析認(rèn)為可能主要是由GPS和地球物理數(shù)據(jù)源差異導(dǎo)致。環(huán)境負(fù)載計算現(xiàn)在主流所用的地球物理數(shù)據(jù)源有QOCA、GFZ和GGFC 3種環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)源對應(yīng)的計算模型也略有差異。本文通過研究以上3種數(shù)據(jù)源，選取全球IGS數(shù)據(jù)，對比分析3種數(shù)據(jù)源的改正效果。

1.數(shù)據(jù)來源

1.1 GPS數(shù)據(jù)

為了全面對比分析三種數(shù)據(jù)源的適用性，本文從SOPAC網(wǎng)站獲取全球IGS站網(wǎng)測站時間序列，選取其中質(zhì)量較好、全球覆蓋分布的277個IGS站2003―2012年坐標(biāo)時間序列。

1.2 環(huán)境負(fù)載計算數(shù)據(jù)源

一是基于QOCA軟件中的mload模塊來計算；二是根據(jù)GFZ提供的數(shù)據(jù)格網(wǎng)進(jìn)行計算；三是根據(jù)GGFC的數(shù)據(jù)及方法進(jìn)行計算。

（1）基于QOCA的數(shù)據(jù)源。QOCA軟件采用美國國家環(huán)境預(yù)報中心（national center for environmental prediction，NCEP）的數(shù)據(jù)計算環(huán)境負(fù)載，其中大氣負(fù)載計算數(shù)據(jù)為時間分辨率為6h、空間分辨率為2.5°×2.5°的全球地表壓力格網(wǎng)數(shù)據(jù)；積雪負(fù)載和土壤濕度負(fù)載采用時間分辨率為24h、空間分辨率為1.875°的再分析數(shù)據(jù)[8]。特別要說明的是在GFZ和GGFC提供的數(shù)據(jù)源中，將積雪負(fù)載和土壤濕度負(fù)載綜合在一起稱為水文負(fù)載。

（2）GFZ數(shù)據(jù)源。GFZ機構(gòu)提供有大氣負(fù)載（ATML）、水文負(fù)載（HYDL）和海洋非潮汐負(fù)載（NTOL）引起地球表面變形的全球格網(wǎng)數(shù)據(jù)。其中大氣負(fù)載計算數(shù)據(jù)為時間分辨率為3h、空間分辨率為0.5°×0.5°的非潮汐大氣地表壓力，計算結(jié)果去除大氣潮汐引起的部分；水文負(fù)載數(shù)據(jù)為時間分辨率為24h、空間分辨率為0.5°×0.5°的水文地表流量模型計算得到的全球格網(wǎng)數(shù)據(jù)[9]。

（3）GGFC數(shù)據(jù)源。全球地球物理流體中心（GGFC，Global Geophysical Fluid Center） 下設(shè)的負(fù)載特殊管理局提供環(huán)境負(fù)載引起的形變信息的全球數(shù)據(jù)源。其中大氣負(fù)載計算數(shù)據(jù)為時間分辨率為6h、空間分辨率為2.5°×2.5°已剔除S1、S2大氣負(fù)載潮汐的表面壓力格網(wǎng)數(shù)據(jù)；水文負(fù)載數(shù)據(jù)為時間分辨率為月、空間分辨率為1.0°×1.0°的 GLADS 全球格網(wǎng)數(shù)據(jù)[10]。

2.數(shù)據(jù)處理

當(dāng)前環(huán)境負(fù)載計算主要采用1972年Farrell教授提出的格林函數(shù)模型，根據(jù)全球地表負(fù)載q(?,λ)估算由環(huán)境負(fù)載引起的固體地球表面徑向彈性形變u(?,λ)。具體公式如下：

式中λ為經(jīng)度，?為緯度，為斯托克斯系數(shù)，Pn,m為締合Legendre函數(shù)，ρe為固體地球的平均密度值，′為負(fù)載勒夫數(shù)。

3.結(jié)果分析

3.1 環(huán)境負(fù)載效應(yīng)影響量級

利用三種數(shù)據(jù)源分別計算所選測站的環(huán)境負(fù)載，研究計算了每個GPS測站的環(huán)境負(fù)載位移時間序列絕對值的平均值和RMS值，圖1中紅色圓點表示測站環(huán)境負(fù)載位移量最大，深藍(lán)色最小。由圖1（a）可以看出針對同一GPS測站，GFZ計算的環(huán)境負(fù)載位移值量級比QOCA和GGFC大，但是三種數(shù)據(jù)源的計算結(jié)果共同表現(xiàn)出區(qū)域差異性，體現(xiàn)在中高緯度地區(qū)測站環(huán)境負(fù)載位移值明顯較大，且北半球較明顯。由圖1（b）可看出針對同一GPS測站，QOCA和GGFC計算的環(huán)境負(fù)載位移時間序列的RMS值相比GFZ較小，且均存在南北半球差異，北半球區(qū)域測站隨緯度增加而增大，且在中高緯度地區(qū)達(dá)到最大值；而位于南半球的測站環(huán)境負(fù)載位移時間序列的RMS值較小，且相差不大，分析原因可能與南北半球的海陸分布差異有關(guān)。

圖1 不同數(shù)據(jù)源計算的環(huán)境負(fù)載結(jié)果差異

3.2 改正效果對比

上一小節(jié)分析了三種不同環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)源（QOCA、GFZ、GGFC）計算的環(huán)境負(fù)載引起測站垂向位移時間序列的量級，包括負(fù)載值絕對值的平均值和負(fù)載位移時間序列的RMS。在此基礎(chǔ)上研究三者對于測站GPS垂向坐標(biāo)時間序列的改正效果。將三種不同環(huán)境負(fù)載數(shù)據(jù)源計算的垂向位移時間序列從GPS殘差時間序列中扣除，計算環(huán)境負(fù)載改正前后GPS坐標(biāo)時間序列的WRMS值變化，具體WRMS差值分布見圖2。

圖2 經(jīng)不同數(shù)據(jù)源計算的環(huán)境負(fù)載改正前后WRMS差值分布

經(jīng)過環(huán)境負(fù)載改正后的GPS垂向坐標(biāo)時間序列的WRMS發(fā)生了變化，大部分測站的WRMS值都減小。經(jīng)過統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)經(jīng)QOCA、GFZ和GGFC數(shù)據(jù)源計算的環(huán)境負(fù)載改正后，分別有212（占比76.53%）、209（占比75.45%）和241（占比87%）個測站的GPS垂向坐標(biāo)時間序列的WRMS值減小，意味著改正這部分測站的環(huán)境負(fù)載改正效果較好。同時改正前后測站W(wǎng)RMS值大于1mm，即圖中顏色為紅色的測站主要分布在亞洲、歐洲內(nèi)部部分測站以及北美洲個別測站。而GPS垂向坐標(biāo)時間序列WRMS值增大的測站主要位于歐洲中高緯度地區(qū)以及其他零散分布的測站，并且這部分測站均距海岸線較近，由此可推測測站離海岸線的距離會對環(huán)境負(fù)載效應(yīng)產(chǎn)生影響，但仍需要進(jìn)一步的研究。

由圖2右側(cè)統(tǒng)計直方圖可以看出，經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正前后WRMS差值變化，對于三者來說差異不大，每個差值區(qū)間分布的測站數(shù)目基本差不多。其中主要差異在-1mm～0mm與0mm～0.5mm區(qū)間，因為采用GGFC數(shù)據(jù)源計算的環(huán)境負(fù)載位移改正GPS坐標(biāo)時間序列后，測站W(wǎng)RMS減小的測站為241個，多于QOCA（212個）和GFZ（209個），從中可見GGFC中多出的改正效果較好的測站W(wǎng)RMS差值主要從-1～0mm移動到0mm～0.5mm區(qū)間。對于環(huán)境負(fù)載改正前后測站W(wǎng)RMS差值的研究只體現(xiàn)了環(huán)境負(fù)載效應(yīng)對于測站的絕對影響量，現(xiàn)從環(huán)境負(fù)載改正前后WRMS值變化百分比研究其影響的相對量，具體見表1。從中可以看出，經(jīng)過不同環(huán)境負(fù)載計算結(jié)果改正后，接近一半測站的WRMS值變化達(dá)到0%～10%，近1/3測站的WRMS值變化達(dá)到10%～30%。對比發(fā)現(xiàn)QOCA與GFZ的結(jié)果近乎一致；但GGFC的結(jié)果整體優(yōu)于前兩者，WRMS變化百分比為負(fù)區(qū)間內(nèi)測站數(shù)少于前兩者，每個變化百分比為正的區(qū)間測站數(shù)均多于前兩者。

表1 環(huán)境負(fù)載改正前后WRMS變化百分比區(qū)間內(nèi)測站數(shù)統(tǒng)計

3.1節(jié)的研究表明，環(huán)境負(fù)載在垂向引起的位移時間序列與GPS垂向坐標(biāo)時間序列一樣存在周年周期信號，那么經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正后測站坐標(biāo)時間序列的周年振幅一定會發(fā)生改變。若結(jié)果理想，那么經(jīng)環(huán)境負(fù)載改正后測站坐標(biāo)時間序列的周年振幅將減小，意味著環(huán)境負(fù)載效應(yīng)得到了有效的剔除。圖3中（a）、（b）、（c）分別繪制了經(jīng)三種不同數(shù)據(jù)源（QOCA、GFZ和GGFC）計算的環(huán)境負(fù)載改正前后周年振幅差值分布。

圖3 經(jīng)不同數(shù)據(jù)源計算的環(huán)境負(fù)載改正前后周年振幅差值分布

從圖3中可以看出經(jīng)過環(huán)境負(fù)載改正后，只有少數(shù)測站表現(xiàn)為藍(lán)色圓圈，表示這部分測站在經(jīng)過環(huán)境負(fù)載改正后，周年振幅值增大，意味著環(huán)境負(fù)載改正效果消極。觀察發(fā)現(xiàn)這部分測站的共同特征是位于距離海岸線較近的位置，與改正后WRMS值變大的測站基本一致。經(jīng)過統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)經(jīng)QOCA、GFZ和GGFC數(shù)據(jù)源計算的環(huán)境負(fù)載改正后，分別有243（占比87.73%）、214（占比77.26%）和249（占比89.89%）個測站的GPS垂向坐標(biāo)時間序列的周年振幅減小。經(jīng)過GGFC計算的負(fù)載位移改正后，特別是北半球的測站隨著緯度的增加，改正效果越優(yōu)。并且在格陵蘭島和南極等地區(qū)的測站環(huán)境負(fù)載效應(yīng)也得到了較好的消除，說明GGFC提供的用于計算負(fù)載的數(shù)據(jù)源較為精確；而利用GFZ計算的負(fù)載位移在南極洲地區(qū)改正效果較差，利用QOCA計算的負(fù)載位移在格陵蘭島地區(qū)的改正效果較差。此外還有三者在歐洲中部地區(qū)的改正效果具有明顯的差異，GFZ計算的位移負(fù)載在該地區(qū)改正效果比較好，改正前后周年振基本都減小超過2mm，GGFC次之，QOCA改正效果最弱。但是針對該地區(qū)，經(jīng)過三者改正后測站的周年振幅均減小，意味著QOCA、GFZ和GGFC計算的環(huán)境負(fù)載效應(yīng)對于歐洲中部地區(qū)比較有效。

經(jīng)過環(huán)境負(fù)載改正后的GPS垂向坐標(biāo)時間序列的周年振幅發(fā)生了變化，具體變化百分比統(tǒng)計見表2。

表2 環(huán)境負(fù)載改正前后周年振幅變化百分比區(qū)間內(nèi)測站數(shù)統(tǒng)計

通過此表可以發(fā)現(xiàn)：經(jīng)GFZ改正前后，測站的周年振幅變化百分比分布比較分散，在-100% ～ -50%和50% ～ 100%區(qū)間，所占測站數(shù)均是三者中最多的，意味著針對全球測站GFZ的改正效果區(qū)域差異性太大，究其原因應(yīng)該與GFZ的使用的負(fù)載數(shù)據(jù)模型相關(guān)，其模型主要適用于歐洲及周邊地區(qū)，類似一個區(qū)域參考格網(wǎng)。GGFC在這方面的表現(xiàn)明顯較好，首先經(jīng)GGFC計算的環(huán)境負(fù)載改正后的測站周年振幅變化百分比值基本大于QOCA和GFZ，超過80%的測站周年振幅變化百分比大于10%。而QOCA改正效果介于兩者之間。

采用QOCA、GFZ和GGFC 3種不同數(shù)據(jù)源改正后，均有80%左右的測站周年振幅減小，并且周年平均振幅變化百分比分別為31.38%、37.55%和39.43%，意味著3種方法對于絕大多數(shù)測站改正都有效。但是三者改正效果在南極、格陵蘭島和歐洲中部地區(qū)的改正效果具有一定的差異，是因為不用數(shù)據(jù)源的格網(wǎng)數(shù)據(jù)不同，體現(xiàn)在精度和區(qū)域差異方面。因此3種數(shù)據(jù)源的改正效果存在區(qū)域差異，同時針對每個測站也存在一定的差異。從對比結(jié)果來看，GGFC改正效果較好，GFZ和QOCA次之。但是GGFC和GFZ都是通過內(nèi)插法得到測站的負(fù)載位移，而QOCA是直接計算獲得測站負(fù)載位移結(jié)果，在目前提供的全球格網(wǎng)精度下內(nèi)插結(jié)果不可避免存在一定的誤差。

4.結(jié)論

本文針對選取的全球277個IGS，選取QOCA、GFZ和GGFC三種數(shù)據(jù)計算環(huán)境負(fù)載并改正GPS，展示了環(huán)境負(fù)載效應(yīng)對于測站GPS垂向坐標(biāo)時間序列的影響，得出以下結(jié)論：

（1）針對所選測站，GFZ計算的環(huán)境負(fù)載位移時間序列絕對值的平均值和RMS均最大，QOCA和GGFC基本一致。三種數(shù)據(jù)源計算結(jié)果表明環(huán)境負(fù)載效應(yīng)存在空間分布差異，主要體現(xiàn)在北半球測站環(huán)境負(fù)載效應(yīng)隨著緯度增加而增大，且在中高緯度地區(qū)達(dá)到最大；而南半球測站環(huán)境負(fù)載效應(yīng)區(qū)域相差不大且整體較小，該現(xiàn)場可能與南北半球的海陸分布差異有關(guān)。

（2）統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)經(jīng)QOCA、GFZ和GGFC數(shù)據(jù)集計算的環(huán)境負(fù)載改正后，分別有212（占比76.53%）、209（占比75.45%）和241（占比87%）個測站的GPS垂向坐標(biāo)時間序列的WRMS值減小；分別有243（占比87.73%）、214（占比77.26%）和249（占比89.89%）個測站的GPS垂向坐標(biāo)時間序列的周年振幅減小。同時發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)集改正對測站垂向時間序列的噪聲特性也產(chǎn)生了影響。根據(jù)結(jié)果綜合對比發(fā)現(xiàn)GGFC改正效果最好，QOCA次之，GFZ最弱。