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        GPS坐標時間序列周期性分析

        2021-07-07 03:44:24許煥盛
        礦山測量 2021年3期
        關鍵詞:方向

        許煥盛

        (廣東省地質(zhì)局第二地質(zhì)大隊,廣東 汕頭 515000)

        山東省于2007年啟動了山東省衛(wèi)星定位連續(xù)運行綜合應用服務系統(tǒng)(Shan Dong Continuously Operating Reference Station,SDCORS)項目,積累的觀測數(shù)據(jù)不斷豐富,為研究區(qū)域形變、地球板塊運動和地球自轉(zhuǎn)等提供重要的數(shù)據(jù)支撐[1]。研究GPS坐標時間序列的非線性變化,可獲得基準站的位置變化及三維速度場,為工程應用基準站的選擇、基準站的速度及數(shù)據(jù)分析提供參考[2-3]。相關研究表明:GPS坐標時間序列不僅具有線性變化趨勢,還具有年、半年周期等的非線性變化特征,其中以U方向表征的最為明顯[4-9]。本文以12個SDCORS站連續(xù)4年的觀測序列為研究對象,計算坐標時間序列的功率譜,通過功率譜圖分析其周期項,并將周期項特征進行統(tǒng)計,這對于分析基準站的穩(wěn)定性及位置變化具有重要意義。

        1 數(shù)據(jù)處理策略

        1.1 數(shù)據(jù)預處理

        選取的各基準站的基本信息如表1所示。連續(xù)均勻的坐標時間序列是數(shù)據(jù)分析的基礎,因此在數(shù)據(jù)分析之前需對數(shù)據(jù)進行預處理,包括剔除孤立值與插值、階躍項改正、趨勢項擬合及去除趨勢項等步驟。

        表1 站點基本信息

        1.1.1 孤立值的剔除與數(shù)據(jù)補全

        由于外界觀測條件、多路徑效應及傳輸信號干擾等因素的影響,坐標時間序列中不可避免含有孤立值,也稱粗差,這些粗差的存在會造成數(shù)據(jù)分析結(jié)果的偏差。因此,在數(shù)據(jù)進行周期分析和求站點速度之前,應將其剔除。GPS坐標時間序列由于基站的改造、觀測條件不充分等干擾因素,導致在某天或某段時間出現(xiàn)部分數(shù)據(jù)缺失或不完整的現(xiàn)象,且在剔除粗差的步驟中,部分點被剔除,需要將這兩部分的數(shù)據(jù)進行擬合補齊。

        本文采用3倍中誤差為判別原則,簡稱“3S”方法,探測坐標時間序列中的粗差,并將其剔除[9]?!?S”基本原理如下:

        (1)

        則認為Sa為粗差,需將其從觀測序列中剔除。通常采用迭代的方法剔除坐標時間序列含有的粗差。

        對于缺失和剔除粗差的數(shù)據(jù),經(jīng)過多次實驗與分析,采用三次多項式插值的方法對數(shù)據(jù)進行補全,保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性,為后續(xù)的研究和分析奠定基礎。

        1.1.2 階躍項的修正

        由于接收機故障、天線更換、地震等原因,GPS坐標時間序列在某時段出現(xiàn)階躍或稱中斷,會導致測站速度估計有偏,需要對其進行修正。具體做法是從坐標突變的位置開始,往后的坐標時間序列統(tǒng)一加上階躍值進行修正。由于sdrc基準站U方向的坐標時間序列中含有明顯的坐標階躍,本文就以sdrc為例對階躍項的修正作以說明。圖1所示為sdrc站U方向的原始坐標序列,從圖可以看出存在兩處坐標突變的地方,分別在第307天和第775天。圖2所示為sdrc階躍修正后的坐標時間序列,由圖可知,經(jīng)過階躍修正后的坐標時間序列在66.42 m附近波動,說明具有良好的連續(xù)性與一致性。

        圖1 sdrc原始坐標時間序列

        圖2 sdrc階躍修正后的坐標時間序列

        1.1.3 趨勢項擬合

        在進行譜分析時要求坐標時間序列為零均值,即沒有線性趨勢項。為此,需要對坐標時間序列進行線性擬合,其原理如下:

        yt=β0+β1t+xt

        (2)

        式中,β0、β1為線性趨勢擬合的常數(shù)項和一次項系數(shù)。利用該模型計算得出各個時間點的擬合值,然后將對應時間點的坐標時間序列值減去擬合值,得到殘差時間序列,即

        (3)

        圖3所示為sdrc基準站三個方向經(jīng)過粗差剔除、數(shù)據(jù)插值和階躍修正后的坐標時間序列及線性趨勢擬合。由圖可知:sdrc站的N、E方向具有明顯的線性變化,U方向不僅有線性變化,還表現(xiàn)出周期性變化,因此U方向的運動是十分復雜的;U方向數(shù)據(jù)的離散程度要比N、E方向大,這主要是因為U方向的精度要低于其它兩個方向。在進行功率譜分析時要求數(shù)據(jù)零均值,因此需要將線性趨勢項從坐標時間序列中去除,以滿足功率譜分析的條件。圖4所示為sdrc去除線性趨勢項的坐標時間序列,由圖可知:坐標時間序列經(jīng)過上述步驟處理后,變化量在零的上下進行波動,說明具備了零均值的特性。同時圖4的坐標時間序列表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化,說明存在一定的周期項,這就需要對坐標時間序列進行功率譜估計,探測潛在的周期。

        圖3 sdrc坐標時間序列及擬合直線

        圖4 sdrc殘差序列

        1.2 坐標時間序列的功率譜估計

        本文采用傳統(tǒng)功率譜估計——直接法,探測坐標時間序列中存在的潛在周期,基本思想為:直接對坐標時間序列作離散傅里葉變換,計算求得坐標時間序列的幅值,然后將幅值的平方除以時間長度作為功率譜密度,得到功率譜密度與周期之間的關系圖,也稱之為周期圖法。周期圖的峰值則為坐標時間序列可能存在的周期,且能量越高,對應的周期越明顯[10]。其優(yōu)點是計算簡單,而且不依賴于相關函數(shù)?;驹砣缦拢?/p>

        設x(n)為坐標時間序列,其長度為N的離散傅里葉變換為:

        (4)

        則功率譜密度定義為式(5):

        (5)

        2 坐標時間序列周期性分析

        坐標時間序列經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理得到部分基準站3個方向的殘差序列及各方向的功率譜圖,如圖5所示。

        圖5 殘差序列與功率譜圖

        圖5所示(a)(c)(e)(j)為各站的殘差序列圖,橫坐標為年份,縱坐標為各方向的振幅,單位為mm;(b)(d)(f)(h)為各站的功率譜圖,橫坐標為周期,單位為a,縱坐標為單位周期內(nèi)的能量,單位為mm2/a。由圖5可知:各站點在N方向的能量較小,均小于5×107,說明周期項不明顯。其中sdrc站半年周期項能量最大,為4.963×107,說明sdrc站半年周期運動較明顯,其他幾個站半年周期項的能量差別不大。另外jimo站、sdrc站、rizh站還存在2年的周期項,cash站、jimo站、rizh站可能還存在更長的周期項。E方向上,各站半年周期項對應的能量突出,功率譜處于8~10×107之間,能量值相差不大,說明各站的半年周期項運動在E方向明顯。U方向上,各基準站2年周期項的能量最高,其中sdrc站能量最小,為8.565×107,其他三個站的量級為108。

        對其它基準站的功率譜圖進行分析,統(tǒng)計各基準站的周期項及功率譜如表2所示,表中功率譜采用科學計數(shù)法,量級為107。

        表2 基準站周期項及功率譜

        由表2可知:

        (1)基準站在N、E、U方向均表現(xiàn)出一定的周期性。N方向的周期運動不明顯;E方向主要以0.5年周期項運動最為突出,且能量值差別不大;U方向存在2年周期項,絕大部分基準站存在1年周期項,且2年周期項的能量高于1年周期項的能量,說明U方向的2年周期運動較為明顯。

        (2)坐標時間序列中并不是嚴格存在半年周期項和年周期項。從功率譜可以看出,能量最強對應的周期并不是嚴格的半年周期項、年周期項等周期,而是在周期項的附近,稱為類半年周期項、類年周期項等。

        (3)坐標時間序列功率譜在E方向的0.5年周期項的能量普遍高于N方向的,說明E方向的0.5年周期性運動比N方向的要明顯。

        (4)N方向整體周期項不明顯,且大多數(shù)周期項不明顯的基準站具有更長周期項的趨勢,具體原因有待分析。

        3 結(jié) 論

        本文對SDCORS站坐標時間序列的周期特征進行了分析與統(tǒng)計,得到:SDCORS站坐標時間序列存在周期項,且N、E方向年、半年周期項明顯,U方向2年周期項明顯,功率譜能量明顯高于其它兩個方向,這是由于U方向的影響因素較多。在后續(xù)的研究中,將對更長時間跨度的坐標時間序列進行周期特征的研究與分析,探討周期項的影響因素,為得到精確的噪聲模型提供數(shù)據(jù)基礎。

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