利用小波分解对地基GNSS获取的可降水量(PWV)、气压和对流层延迟(ZTD)等时序进行处理和分析,以暴雨的实际降水量作为判别依据。研究结果表明,1 h间隔PWV与ZTD的小波高频分解系数接近,均能够从中提取暴雨预报特征信息,可用高频ZTD代替PWV进行小波分析;频率在30 min~1 h之间的ZTD,预报时间信息应在第1~3层级进行搜寻,30 min以下频率的应在第3~5层级进行搜寻;db4小波分解PWV的暴雨预报阈值可设为 -1.2,db4小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设置为 -0.007,db2小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设为 -0.01。
利用2010~2012年的IGS天顶对流层延迟(ZTD)序列、ERA5格网数据积分ZTD序列,在中国4个VLBI站点上对目前常用的经验模型进行优化,分别建立Local_ERA和Local_ZTD模型。基于2013~2014年IGS并址站点ZTD数据,将改进后的2种模型与全球GPT2w模型、SHAO-Gm模型进行对比。结果表明,改进后的Local_ERA、Local_ZTD模型精度相近,相对于GPT2w、SHAO-Gm模型平均精度在4个VLBI站点上都有提高,尤其在水汽季节性变化较强的北京站改进效果明显;其中Local_ERA平均精度略高于Local_ZTD,比GPT2w模型精度提高7.90%,比SHAO-Gm模型精度提高21.26%。
在讨论大气可降水量(PWV)与细颗粒物(PM2.5)之间的相关性时,传统方法未能很好地顾及连续数据中包含的非雾霾天气信息的影响,为此本文提出2个数据选取标准——时间标准和空气质量指数(AQI)等级标准,用于获取雾霾期间对应的PWV和PM2.5序列。为解决数据筛选后不连续的问题,引入一种非参数性质的Spearman秩相关系数ρ,在北京市2014~2016年雾霾多发期,分析不同AQI等级对应时段的非连续等距的PWV和PM2.5序列的相关性可知,筛选后3 a的ρ在第1、4季度的均值分别为0.661 3和0.628 0,整体均值为0.644 7,表明雾霾天气下PWV和PM2.5序列具有单调正向的相关性,而传统分析方法(未筛选)下两者的相关系数均较小,表明在对数据进行选取后的分析结果更具针对性和准确性。
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中不能直接确定分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的K值,以及当高频噪声IMF分量个数少于低频IMF分量个数时,利用低频信号重构实现降噪的计算量较大等问题,提出一种新的EMD降噪方法。采用平均周期与能量密度乘积指标的方法来自动确定分界IMF的K值,将高频噪声IMF分量进行重构,然后用原始信号减去重构噪声,从而达到降噪的目的。利用模拟数据和BJFS站的实测GPS高程时间序列数据进行验证。实验结果表明,该方法能够直接确定分界IMF的K值,降低计算量,在GPS高程时间序列降噪中较传统EMD方法更可靠。
通过分析基于飞行时间(time of flight,TOF)的超宽带(ultra wide band, UWB)距离测量的特性,利用卡尔曼滤波及其变式处理原始TOF测距值,剔除TOF测距粗差并对距离观测值进行降噪处理以减小观测误差的影响;同时利用已知长度分析多路径效应和非视距环境等对TOF测距系统误差的影响规律。基于该实验数据的定位结果表明,在较好地改正TOF测距系统误差的情况下,UWB静态定位精度能达到10 cm以内,动态定位精度优于0.2 m。
基于2011年以来云南地区59个GNSS测站的连续观测资料,计算面应变异常网格变化的时间序列,结合异常格网所在区域的动力学和地质构造背景、断层活动特性及震源机制等对区域异常的时空分布特征及地壳形变异常与地震事件之间的关系进行综合分析,并以2013-08-28发生的5.1级德钦地震为例验证基于应变时序孕震分析方法的有效性。结果表明,在宏观分析区域面应变长期背景特征的基础上,基于区域断裂活动性质和应变时间序列分析探讨面应变短期异常与地震事件之间关系的分析方法具有一定的科学合理性,能够在地震发震前夕得到有效的预报信号。
基于2018-01以来云南地区GNSS连续观测资料,利用高精度数据处理软件GAMIT/GLOBK处理后获取位移场并采用克里金插值方法进行网格化插值,获得均匀分布的位移场,再进行应变计算获取面应变信息,动态分析2018年云南地区面应变变化特征,探讨其与通海2次5.0级地震及墨江5.9级地震的内在联系。结果表明,2018-01~11云南地区面应变经历了拉张为主、区域应变快速积累、区域强挤压和强拉张并存(双柏-新平-墨江条带)、区域应变快速调整、震后应变格局改变(双柏-新平-墨江条带消失)的动态过程。通海2次5.0级地震和墨江5.9级地震分别发生在区域应变调整过程中以易门-塔甸为代表的强张拉和以景东-思茅为代表的强挤压高梯度带上,可能是在应变显著积累和应变调整双重因素作用下的产物,不同的是,墨江5.9级地震改变了以双柏-新平-墨江条带为界的强挤压和强拉张并存的区域特征,对云南整体区域面应变格局造成实质性的影响。
基于雷达波卫星测高技术,通过数据处理获取华北平原和华东地区的地面沉降数据;优化地球物理参数和环境改正数,利用高精度SRTM模型进行地形坡度改正,通过改进的阈值算法提高测高数据的观测精度。将获取的地面沉降速率与GNSS基准站观测结果进行比较,偏差为-3.4±9.1 mm/a,相关性为0.88。采用阈值法和改进阈值法进行波形重跟踪改正的偏差分别为-3.2±5.5 mm/a和-2.9±4.1 mm/a,相关系数分别为0.94和0.97。实验结果表明,卫星测高可应用于地面沉降监测研究,尤其在缺少GNSS或传统水准监测数据的偏远地区的地面沉降监测中具有重要的研究价值。
本文基于2016-01~2018-07的Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取南昌市主城区地面形变信息,对比2种监测结果,分析产生不均匀地面形变的原因。结果表明,2种时序技术的监测结果相关性较高,南昌市主城区的形变趋势为西北抬升、东南下沉。形变区空间分布存在梅岭抬升区、南昌西火车站沉降区、赣江东岸沉降区、邓家埠沉降区和南钢沉降区,主要受地质构造、含水层介质、地下水开采和城市建设等因素影响。
以2009年以来江西省地震台网记录到的86个ML2.5以上地震事件的波形资料为研究对象,通过遗传算法获得介质的品质因子和台站场地响应,并在此基础上计算地震的震源谱参数。结果显示,江西地区Q值与频率f的关系式为Q(f)=323.1f0.505 9;大部分台站的场地响应在频率域表现为平坦型,整体上与台站基岩性质相符;近震级ML与地震矩M0在单对数坐标下呈线性关系,地震矩与拐角频率呈负相关特征,应力降与地震矩之间没有显著相关性;震源半径与应力降存在显著的双对数关系。
沈阳台定点重力非潮汐变化数据稳定,但自2017-06以来数据曲线连续5个月明显上升,且速率较大,幅度约为5 μGal/月,打破了自2015年断电后重归的稳定状态。通过对仪器观测系统、区域地质特征、GPS资料及周边环境等分析发现,GPS垂直分量于同年5月开始下降,GPS垂向变化引起的重力量值-1.714 μGal/mm远小于重力变化;抽水的干扰仅产生0.218 1 μGal的变化,远小于5 μGal/月的量值变化。对GPS垂向引起的重力变化进行定量计算分析,并对水井抽水进行正演模型计算,排除抽水和垂向重力变化的影响,重力非潮汐变化量值约为14.781 9 μGal。研究发现,外界影响变化不足以引起重力的非潮汐异常。综合分析认为,该重力非潮汐变化异常为地震前兆异常,为后续地震预报提供了可靠依据。
本文以CSR05、GFZ05、JPL05、ITSG-Grace2016、CSR06、GFZ06、JPL06及ITSG-Grace2018等8种GRACE时变重力场模型作为研究对象,通过300 km高斯滤波和Swenson方法等数据处理策略去除时变模型的噪声,反演2005-01~2012-12珠江流域的陆地水储量变化,并利用ITSG-Grace2018模型、GLDAS水文模型、降水数据、实测地下水数据等资料对珠江流域的陆地水储量变化进行综合分析。结果表明:1)3大官方机构发布的2006版GRACE时变模型的解算精度较2005版有显著改善,ITSG-Grace2018模型的精度也较ITSG-Grace2016有一定的改善,且新版在不同时变模型间的差异更小;2)ITSG-Grace2018模型反演的珠江流域陆地水储量整体呈上升趋势,其季节性变化特征与GLDAS水文模型、降水数据及地下水测井监测数据具有较好的一致性。
从以下几个方面对长短时均值比法进行改进:1)使长短时均值比法作为分子的异常项不包含在作为正常项的分母中,突出其表现异常的能力;2)用振幅的4次方作为特征函数,使特征函数体现震相到时特点,拾取震相到时问题转化为寻找特征函数最大值问题;3)仅用竖直向记录拾取P波,用东西、南北两向记录联合拾取S波;4)定义用长短时均值比拾取有效波的第一个峰值为拾取到时阈值的上限,拾取干扰波最大峰值为阈值下限,证实了用振幅4次方作为特征函数拾取震相,其阈值上、下限相差明显,可以定义地震震相到时阈值为阈值下限的2倍;5)明确规定分子的短时间仅仅采用3个记录,当3个记录点包含震相初至的波峰(波谷)和前后次极大值时,长短时均值比一定可得到一个极大值,中间的数据点对应的时刻为震相初至。用改进的方法拾取100个有明显震相的地震记录震相到时,准确度很高。本文方法可以视为是对长短时均值比法的拓展,在确定P波到时阈值后,可以用于地震预警工作中的P波到时的自动拾取。
为定量估计观测序列所包含的各种成分,评定台站的观测环境、观测质量及对地形变的监测能力,加深对观测数据的理解,准确识别震前异常,以温泉台体应变为例,选择体应变、辅助观测及气象三要素等观测数据,利用别尔采夫滤波、小波分析和相关性分析等方法,分析温泉台体应变观测各周期变化的影响因素及特征。结果表明:1)温泉台体应变年周期变化的影响因素可能为钻孔水位,体应变相位滞后水位约31 d;2)气压是温泉台体应变月波的主要影响因素;3)固体潮汐是温泉台体应变日波、半日波的主要影响因素;4)温泉台体应变与水位、气压、固体潮汐等具有较强的线性相关性。