针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。
为建立高精度的BDS钟差预报模型,提出一种基于改进的萤火虫算法优化的分数阶离散型灰色系统SAFA-FDGM(1,1)钟差预报模型。为避免萤火虫算法陷入局部最优解,提高萤火虫算法的优化能力,本文引入惯性权重因子,同时对吸引力因子、步长因子进行改进;利用改进的萤火虫算法自动优化选取FDGM(1,1)分数阶因子来提高FDGM(1,1)数据拟合精度。分别采用C02(GEO)、C09(IGSO)、C12(MEO)三种不同类型卫星的钟差数据进行实验分析,结果表明,本文预报模型优于传统二次多项式模型与GM(1,1)模型,其中3~6 h预报误差小于1 ns,9~12 h预报误差优于2 ns,对建立高精度的BDS卫星通用钟差预报模型具有重要参考价值。
捷联惯性导航系统/天文导航系统/全球导航卫星系统(SINS/CNS/GNSS)构成的组合导航系统可有效提高飞行器的定位精度,而导弹等飞行器常用发射时刻的发射点惯性坐标系作为测量载体飞行的基准。为此,首先在发射惯性坐标系下推导并建立一种简洁的SINS/CNS/GNSS组合导航数学模型,该模型将SINS积分预报姿态四元数误差作为待估量,可避免姿态误差角与数学平台失准角之间的转换;然后分析定位误差导致的引力误差量级并合理简化,推导符合实际的精确测量噪声模型;最后利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现SINS/CNS/GNSS三种信息的有效融合。算法仿真结果表明该方法的有效性,有利于工程实现。
基于多模全球导航卫星系统(GNSS)与精密单点定位(PPP)技术,分析极地多模GNSS精密单点定位策略。通过一天一站解和一天多站解,对11种不同导航卫星系统组合下的精密单点定位结果进行实验分析。结果表明:1)各组合中BDS和Galileo组合的定位结果最差,与平均值相比定位精度的差值范围在0.4~1.3 cm之间;2)极地地区各组合N方向收敛时间的平均值为7~11 min,定位精度的平均值优于1.3 cm,明显优于E方向和U方向;3)相同环境下三系统组合较双系统组合在E、N、U方向的收敛时间分别缩短10.3%、14.1%、7.3%,在定位精度上分别提升9.6%、4.6%、11.7%;四系统组合较三系统组合在E、N、U方向的收敛时间分别缩短6.8%、-2.1%、2.0%,在定位精度上分别提升4.9%、-7.1%、5.3%。研究结果表明,三系统组合的定位性能较双系统组合提升明显,四系统组合较三系统组合定位性能改善不明显。
针对载噪比和码/载波分歧监测量在信号质量监测(SQM)过程中出现的非高斯性导致阈值模型过于保守的问题,提出一种基于稳定分布的SQM监测量参数阈值算法。首先给出2种监测量基于高斯分布的阈值模型,然后推导基于稳定分布的监测量阈值模型,最后通过实测数据对稳定分布的阈值算法进行评估与验证。结果表明,稳定分布可更加准确地描述载噪比和码/载波分歧监测量,使阈值更加紧致地包络监测量参数,从而解决传统阈值模型过于保守、精确低的问题,降低系统风险,提升GBAS系统的完好性。
为削弱测站非线性变化对速度场模型和噪声模型的影响,提出一种EMD分解与环境负载改正相结合的方法,利用徐州区域10个CORS站近2 a(2016-06~2018-05)的时间序列对该方法进行验证。首先利用Bernese软件解算测站坐标时间序列,对去线性项的时间序列进行EMD分解,重构周期项和残差项;然后利用GFZ发布的环境负载产品对重构的周期项进行改正,以谐波函数拟合加环境负载改正方法作为对照。结果表明,EMD分解与环境负载改正方法对非线性项具有18%的修正效果,优于谐波函数拟合加环境负载改正方法;各测站在水平N方向和E方向改正不明显,U方向改正效果明显,产品综合改正效果优于单个产品改正效果。
针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明:1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在-3~4 mbar、-7~7 K和-9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为-1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。
利用CSR、JPL、GFZ三家机构最新发布的新一代重力卫星GRACE-FO(GRACE-Follow On)时变重力场模型揭示2018-06~2019-05我国陆地水储量随时间演变的时空特征,研究利用Hard与PREM模型分析区域地球结构差异对GRACE-FO重力数据反演我国近10个月陆地水负荷垂直形变的影响。结果表明,60阶径向负荷勒夫数的相对差异为-4.267%,前60阶垂直负荷形变最大差异位于云南一带的澜沧江流域地区,幅值约为0.7 mm/a。因此在使用GRACE-FO重力卫星数据估算中国大陆地表垂直负荷形变时,区域地球结构的影响不容忽视。
利用三峡数字遥测地震台网产出的地震观测资料,基于互相关-重排实验技术系统分析三峡工程在蓄水进程中地震活动与库水位的相关性及不确定度,探讨三峡水库地震的成因机制。结果表明:1)蓄水进程中库首区地壳经历了“持续加载-渗透饱水-回弹与再平衡”的复杂过程,库区地震活动的时空分布特征与库水位的时序变化关系密切;2)从开始蓄水到175 m实验性蓄水阶段,巨量的直接库水荷载导致沿江近库岸10 km范围内的矿洞、溶洞、浅表性岩层、断层等失稳而诱发地震,震源深度5 km范围内的浅震活动明显与库水位快速上升产生的弹性加载有关,对库水位上涨呈“瞬时”响应;3)随着175 m实验性蓄水阶段稳定运行,渗透作用逐渐成为库区地震活动的主要影响因素,断层软化等作用可能是接连触发2014-03秭归M4.5、M4.9等构造型水库地震的原因,震源深度大于5 km的深震活动开始呈现对库水位的“滞后”响应特征。长江香溪库段作为仙女山、九畹溪断裂与长江交会的三角形构造部位,其周缘或存在发生中等强度地震的危险性。
利用2002-04~2017-06 GRACE月时变重力场信息,反演得到三峡水库区域、长江流域和亚马逊流域的等效水高及地表垂直、水平形变时间序列。在LSTM(long short-term memory)网络基础上,通过堆叠LSTM结构以及在输出层中添加线性连接层来增加网络层数,构成深度LSTM神经网络对时间序列进行预测。引入注意力机制以提高模型对于序列长期特征的提取能力,并使用遗传算法筛选最佳网络层数和优化部分网络超参数。结果表明,在动态预测模式下,纳什系数NSE(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)最差为0.907 9,最好可达0.977 7,标准化的均方根误差R*(scaled root mean square error)最小为0.146 5,最大为0.297 5;在静态预测模式下,评价指标R*均低于0.062 2,NSE均大于0.99,表明模型性能优异。
基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况。结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明显的季节性特征,但总体上各形变区域每年1~5月表现为较大线性速率的沉降,6~12月出现不同程度回弹后又缓慢沉降,干涉对剖线的形变趋势同时可验证时序结果的正确性。
利用多源项目获得的补充加密GNSS观测资料计算研究区高空间分辨率的GNSS水平运动速度场和应变率场,采用地震波形资料,通过CAP方法求解震源机制解,在此基础上使用阻尼区域应力反演方法分析川滇地块区域构造应力场的空间分布特征。结合主要断裂的活动特性,综合分析川滇地区的地壳形变特征。结果表明:1)块体浅部的最大主压应力与地表的最大主压应变率由SSE向转变为近SN向,呈现出较好的一致性,GNSS观测至少可反映20 km以内的地壳形变;2)川滇块体南部的东向滑移和顺时针旋转,可能受青藏高原推挤、华南块体阻挡及印度板块与欧亚板块之间北向运动速率自西向东递减而形成的右旋剪切拖拽作用的顺时针力偶的综合影响;3)川滇块体在综合力偶作用下SE向挤出和顺时针旋转的同时,受到走滑逆冲断裂带的吸收转换,使得青藏高原物质SE向挤出有限。
利用1999~2018年GPS观测资料和1974~2014年2期(1974~1984、2013~2014)精密水准资料研究川滇地区现今三维地壳运动特征。结果表明:1)水平运动以继承性运动为主,近年滇西南地区旋转明显减弱;汶川地震导致龙门山断裂带西侧及川滇菱形块体东边界构造应力重新调整,近年震后调整明显减弱,正在向震前状态恢复;2)垂直运动总体表现为差异性隆升运动,且川滇西北部的上升运动速率明显大于东南部;龙门山断裂带北部高原地区的隆升速率为3~4 mm/a,川西高原的隆升速率为1~3 mm/a,滇西北地区的隆升速率为1~2 mm/a,滇西南思茅-江西村地区的下降速率为2~3 mm/a,川滇其他地区的运动速率基本在-1~1 mm/a;3)主要活动断裂两侧基本均存在一定的垂直差异性运动,鲜水河和龙门山断裂带差异性运动明显,并且具有分段性;4)川滇地区水平运动和垂直运动在地质构造上具有较好的一致性,近期龙门山断裂带西侧高原的水平运动减缓,挤压变形减弱,可能预示该地区将逐渐进入新一轮的能量积累时期,需要持续关注。
利用多源遥感数据及SBAS-InSAR技术,多尺度多角度开展太阳山断裂带及周边地区的断层遥感解译与对比分析工作。结果表明,研究区共发育6条主要断裂,其中太阳山断裂带构造地貌特征明显,由4条主干断裂组成,即岗市-河洑断裂、太阳山西侧断裂、肖伍铺断裂、仙峰峪断裂,主干断裂表现出线性陡坎、断层沟谷、湖泊边界、山体断错等异常地貌特征。SBAS-InSAR结果显示,研究区在2017-01~2019-10累积最大沉降量为62.59 mm,最大抬升量为59.42 mm,断裂控制着区域构造格架,影响地面抬升与沉降的分布格局,其中太阳山地区沉降与抬升的形变分布特征与构造带走向一致,可间接反映遥感解译的准确性。
针对已有的地震检测机器学习模型训练所需的有标注的地震数据难以获取、处理成本高等问题,提出一种适用于小样本情况的地震检测机器学习新模型CCLSN。该模型联合使用连续小波时频变换和重新设计的轻量化卷积神经网络,可大幅降低训练所需的有标注的地震数据量,提高模型的适用性。实验结果表明,CCLSN仅用包含数百个地震样本的小型数据集,就可实现稳定和高精度的识别功能,精度和召回率均在98%以上。CCLSN可为我国中东部等少震弱震地区实现地震自动检测提供新的技术方法。