利用重力恢复和气候实验(GRACE)数据获得高亚洲及其邻近地区的质量变化,可分析区域气候因素如印度季风、西风带和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)对结果的影响。然而,最近的研究发现,西风带的贡献小于厄尔尼诺,与传统研究结论不同。因此,利用2003-01~2017-06期间GRACE RL06的Mascon数据进行复经验正交函数(CEOF)分析。研究发现,前3个主要成分对研究区质量变化的贡献率分别为53%、27%和6%,与印度季风、西风带和ENSO指数的相关系数分别是0.92±0.16、0.70±0.15和0.42±0.15,说明在长达14 a的观测时间跨度内,印度季风、西风带和ENSO对研究区质量变化的贡献分别为53%、27%和6%,西风带是研究区质量变化的第2个影响因素,这支持了传统的研究结论;ENSO通过印度季风对某些区域(如帕米尔高原、喜马拉雅山脉和印度西北部)的质量变化产生影响;在印度西北部、喜马拉雅山脉和藏东南地区,由于印度季风的减弱及其相关的ENSO作用和西风带的加强,质量变化呈现下降趋势;在兴都库什、西昆仑和东昆仑地区,由于西风带的增强,质量变化呈上升的趋势;在帕米尔和天山地区,虽然受到较强西风带的影响,但由于同时受到印度季风和ENSO减弱以及气温上升趋势的影响,质量变化呈下降的趋势。
利用CSR提供的GRACE时变重力场数据反演2003~2016年南极地区冰盖质量变化。结果表明,南极地区冰盖整体呈现消融趋势,消融速率为(-101.27±7.02) Gt/a,且在不断加速。EA以质量积累为主,速率为(69.09±2.64) Gt/a,但近期速率大幅减小;WA冰盖消融速率为(-148.35±6.78) Gt/a,表现为加速消融趋势,为南极冰盖质量消融的主要地区;AP消融速率为(-22.01±1.44) Gt/a,变化相对平稳。
根据2015-09-16智利Illapel地震现有的14个不同震源机制解模拟计算其激发的自由振荡信号,并与拉萨站和武汉站超导重力观测结果进行比对。基于1.5~5.3 mHz的球型简正模分析和约束Illapel地震的震源机制解,并参考最佳震源机制解,将观测值与模拟值进行对比,搜索更为准确的标量地震矩和断层倾角。计算得出,该地震标量地震矩为(3.0±0.2)×1021 Nm,相应矩震级为MW8.3,最优断层倾角为19°。研究结果表明,利用超导重力观测可对Illapel地震的震源机制解进行总体评估,基于长周期地震波信号或联合多种观测资料可反演得到可靠震级。
研究潜艇重力梯度各分量的极值点坐标与潜艇到观测点垂直距离的关系。数值分析发现,除Vzz外,梯度张量其余分量均有多个极值点;Vxx和Vxz所有极值点的Y坐标、Vyy和Vzz中心极值点的Y坐标不随高度的变化而变化;Vyy、Vyz和Vzz所有极值点的X坐标、Vxx中心极值点的X坐标随高度的变化为非线性关系且变化较小;Vxx两侧极值点的X坐标、Vxz极值点的X坐标、Vxy极值点的X和Y坐标、Vyy两侧极值点的Y坐标和Vyz极值点的Y坐标随高度的变化为线性关系。根据极值点与潜艇的深度关系,验证了利用极值点坐标反演潜艇深度的可行性。
针对时间序列趋势转折点的提取,提出一种基于矢量转角和极值点相结合的改进算法,并应用到地震观测资料的分析中。结合地震对应规则,对山西断陷带北部小磨流动水准XM1-XM2测线的地震预测效能进行评估。结果表明:1)该算法可用于时间序列趋势转折点的自动提取,提高了人工判别的工作效率,实现了转折点的定量化识别;2)从数据统计的角度考虑,该测线与200 km范围内M4.5以上地震有较好的对应关系,预测效能评估结果R=0.63(R0=0.43);3)2000年以后该测线的地震虚报率较高,分析认为可能与远场强震引起的应力变化有关。
以2016-01-21门源MS6.4地震为例,提出用深度学习预测的GPS时间序列研究地震前兆。用震中附近门源台(QHME)、民乐台(GSML)及古浪台(GSGL)无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络,得到高精度的GPS时间序列预测模型,再分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测。对比预测时间序列与真实时间序列发现,震前2条时间序列大部分的相似性指标比无震时低,说明震前预测时间序列与真实时间序列差异明显,同时考虑震前时间序列的趋势异常,认为出现了异常时段;3个台站分别在E、N、U方向出现多个异常日期,且不同台站具有相同的异常日期,说明探索到了地震前兆。
针对UBGM(1,1)-Markov模型中存在2个邻近值可能被归属到不同状态,导致预测值产生偏差的问题,结合模糊分类理论,构建基于模糊分类的无偏灰色-马尔科夫模型(unbiased gray-Markov model based on fuzzy classification, FC-UBGM(1,1)-Markov)。首先对UBGM(1,1)模型进行残差修正,然后将修正后拟合值的相对残差序列作为Markov链进行区间划分,再结合模糊分类的隶属度函数,计算相对残差的模糊向量,根据隶属度确定其所属的状态。实际算例表明,该模型比传统UBGM(1,1)-Markov模型的预测效果更好。
针对粗差对多源InSAR数据三维地表形变解算的影响,提出一种基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法。该方法利用多视线向D-InSAR地表形变监测数据,在最小二乘原则的基础上实现InSAR三维地表形变解算,获取平差观测量的残差,建立最小二乘残差与观测量单位权方差的函数关系,并通过计算出的单位权方差对InSAR地表形变观测量进行定权;基于等价权原理,选用IGGⅢ权函数实现三维地表形变的抗差解算。最后,以2009年意大利拉奎拉地区地震为例,对该解算方法的可行性和精度进行验证。结果表明,该方法可以获取可靠的解算结果。
针对二次多项式模型去除干涉相位轨道误差时,须对干涉相位其他项的分布性质作假设等问题,给出基于小波多尺度分析的轨道误差去除算法。基于轨道误差相位在干涉图中表现为长波长低频的特性,将不同尺度空间上波长比轨道误差相位波长短的地形残差相位、噪声相位等进行滤除,并采用稳健最小二乘估计二次多项式模型参数,进一步降低残余地形误差相位等对轨道误差多项式拟合的干扰。结果表明,本文方法改正后的干涉图中含有的趋势性轨道误差更少,去除效果更优,可提升多项式拟合结果的可靠性。
为分析GPS卫星P1-C1码间偏差对星基增强改正数计算的影响,利用中国广域分布监测站的GPS C1-P2双频实测数据计算GPS卫星钟差和星历改正数,并将其用于定位实验。实验结果表明,GPS卫星P1-C1码间偏差修正前后的卫星钟差改正数计算结果差异较为明显。定位结果表明,在SBAS改正数计算和用户定位时均对卫星P1-C1码间偏差进行修正,可使GPS C1码单频SBAS用户95%三维定位误差降低约19%,其中水平误差由1.94 m降低至1.45 m,高程误差由3.82 m降低至3.14 m;对于GPS C1-P2双频SBAS用户,只要保证在SBAS定位时对观测量中卫星P1-C1码间偏差的处理与SBAS改正数计算时一致,就可消除卫星P1-C1码间偏差的影响。
简要给出基于星间双向测距的BDS-3导航卫星自主定轨模型,然后基于BDS-3基本系统的18颗MEO的星间链路测距数据开展自主定轨处理及性能分析。结果表明,BDS-3星间链路测距功能运行稳定、连续性较好,单星可用链路数目约为8.5条,星间建链几何构型PDOP值约为1.34;连续30 d的集中式自主定轨处理正常稳定,与事后精密产品比较得出,所有卫星的轨道URE的平均RMS为0.47 m,相对时间同步误差的平均RMS为0.31 ns。
利用空间几何原理推导三频消电离层参数和最小噪声直线空间表达式,采用5个静态观测站和1组实测跑车北斗三频观测数据,对比分析北斗三频消电离层模型与双频消电离层模型PPP精度和收敛速度。结果表明,静态条件下,三频PPP的位置误差为3.75 cm,标准差为2.06 cm,收敛时间为109.6 min,较双频PPP性能分别提升22.3%、19.8%、22.1%;动态条件下,三频PPP的位置误差为15.21 cm,标准差为12.89 cm,较双频PPP性能分别提升42.4%和26.8%,且收敛速度也更优。
利用长城站、中山站及周边13个IGS站2018年的观测数据,对比分析不同卫星截止高度角、对流层映射函数和全球海潮模型对GNSS坐标精度的影响。结果表明,截止高度角设为7°时,GNSS坐标解算精度最优,随着截止高度角的增大或减小,精度逐渐降低;采用VMF3模型解算的双差定位精度优于NMF、GMF和VMF1模型,VMF3模型解算的精密单点定位精度与GMF和VMF1模型相当;海潮负荷对GNSS坐标解算的影响与坐标方位有关,高程方向可达cm级,选用不同的海潮模型解算的GNSS坐标差异可忽略不计。
针对GNSS/SINS紧组合定姿定位系统在非高斯有色噪声环境下直接使用高斯混合扩展卡尔曼滤波(Gaussian mixture extend Kalman filter, GMEKF)出现的随机模型失配现象,提出一种顾及非高斯有色噪声影响的GMEKF优化算法。该算法在高斯混合模型对非高斯噪声近似的基础上,通过状态扩增和量测组差对非高斯噪声序列中的有色噪声成分进行白化处理,从精化随机模型的角度改善了GMEKF算法的性能。实验结果表明,在非高斯有色噪声环境下,相比于GMEKF,该算法对随机模型建模更准确,将其用于受非高斯有色噪声影响的定姿定位场合中可进一步提高导航解算精度。