收集安徽地区沿郯庐断裂带及“霍山窗”布设的6个场地流动水准测量近30 a的观测资料,应用“形变速率累加分析”法进行处理,研究异常时段与周边地震的关系,分析相同时段所有场地形变速率累加整体特征。结果表明:1)形变速率累加分析能够有效提取每条测线超过2倍标准差的数据,同时速率较小的趋势性变化可得到压制。2)形变速率累加分析在提取形变速率时,原始数据的转折变化也能得到一定程度保留,曲线转折时期形变速率累加出现的频次明显增多。3)连续的形变速率累加时段映震效果较好,但并不能一一对应,需结合测线进行具体分析。4)研究区各测线形变速率累加在不同时段出现的频次不同,说明断裂活动均具有一定的分时特征,分时活动整体上具有群体性特点。5)当该区域跨断层水准资料的形变速率累加出现较为密集的群体性变化时,华东地区发生MS5.0左右地震的可能性会增大。
为研究利用数字天顶摄影定位方法测定地球自转参数的可行性,结合数字天顶摄影定位原理及时空基准转换差异,详细分析多台站地球自转参数测定及单台站UT1-UTC测定原理,并推导给出相关数学模型。模拟仿真及实测验证结果表明,采用目前高精度天顶摄影定位系统(精度0.05″),通过全国范围内的合理布站,可实现UT1-UTC参数±5 ms、极移参数±0.06″的测量精度。单台站UT1-UTC实测精度为5~8 ms,可满足特定军事工程需求,同时可为多台站联合解算ERP参数提供数据支撑。研究成果可为我国开展地球自转参数测定提供理论参考。
针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法。利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比分析。结果表明,新构建的WT-MAD法能够更有效地探测出GNSS高程时间序列中的粗差,可为后续GNSS高程时间序列的分析处理提供更“干净”的数据。
提出一种顾及接收机未校准硬件延迟偏差(uncalibrated phase delays, UPD) 的PPP分步模糊度固定方法,利用卫星端UPD产品对观测卫星的浮点模糊度进行改正,采用与整数无关的三角函数进行计算,得到接收机端UPD估计值。基于非差法估计接收机端UPD,根据非差窄巷模糊度协方差大小进行分步模糊度固定,并选取全球225个和14个测站分别作为服务端和用户端进行方法验证。结果表明,与PPP浮点解相比,静态情况下传统方法和新方法定位精度分别提升68.3%和76.4%,收敛时间分别缩短56.3%和69.9%;仿动态情况下传统方法和新方法定位精度分别提升65.7%和84.7%;收敛时间分别缩短61.8%和71.1%,说明新方法可有效提升PPP的定位精度和收敛速度。
选取全球52个MGEX测站连续7 d的数据对两种伪距频间偏差(IFB)模型在多系统融合精密单点定位中的性能进行统计分析,第一种IFB模型是对每个GLONASS卫星估计一个IFB参数,第二种模型则是采用频率号的一次线性函数估计IFB参数。结果表明,静态条件下两种伪距IFB模型在E、N、U三个方向上定位精度相当;动态条件下两种模型在E、U方向上精度相当,第二种模型比第一种模型在N方向上定位精度提高21%。相同条件下两种伪距IFB模型的收敛速度相差较小且均能达到指定精度,而第一种伪距IFB模型需要估计更多参数。因此综合考虑定位精度和收敛时间,在进行多系统融合精密单点定位时建议采用第二种模型进行伪距IFB估计。
为分析日界不连续误差对GNSS载波相位频率传递的影响,采用MGEX/BIPM并址站10 d的GPS/BDS观测数据进行PPP测站钟差解算,在分析测站钟差估计结果日界不连续误差统计特性的基础上,从理论分析和实验验证两方面研究日界不连续误差对两地时钟相对频率偏差估计的影响。结果表明,日界不连续误差基本服从高斯分布,导致两地时钟相对频率偏差估计结果在相邻批单元边界处出现偏移,难以准确估计总时段中相对频率偏差,严重影响两地时钟频率比对结果。
针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报。实验结果表明,利用优化后的Elman神经网络模型对TEC进行连续5 d预报时,单个年积日的均方根误差最优可达1.443 TECu,相关系数最优可达0.976,优于BP模型和Elman神经网络模型。
利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度Tm模型(BET模型)。以2018年探空站Tm数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。
基于中国大陆区域2 074个具有实测速度的已知测站,进行中国大陆速度场在CGCS2000坐标转换中的应用研究。采用不同内插组合方法,充分考虑未知点与已知速度测站的距离因素,使已知速度测站的数据得到充分利用。相比于单纯利用速度场格网模型,该方法得到的未知点速度精度具有较大幅度提高,其在点位X、Y、Z三个方向上的历元归算精度最高可提高24.00 cm、10.89 cm和17.82 cm,对利用已知速度的测站提高历元归算精度具有一定指导意义。
在附有空间约束的三维加速度点质量模型法的基础上引入水文模型进行约束,利用水文模型计算地理点之间的相关性,采用L曲线法确定最优正则化参数。计算结果表明,引入水文模型的三维加速度点质量模型法相比零阶Tikhonov约束的三维加速度点质量模型法信噪比大于0的比例更高。采用该方法对2010年中国西南地区干旱情况进行监测;同时,在剔除季节性信号后,利用主成分分析法对水储量异常进行分析。结果表明,西南地区在2009年秋至2010年春存在明显的水储量负异常特征。
选取营口台和岫岩台记录的2012~2017年辽宁盖州青石岭ML≥2.5地震波形资料,利用波形互相关方法拾取青石岭震群重复地震序列,并采用Sato单次散射模型计算单台记录的重复地震序列尾波Qc值对频率的依赖关系及随时间的变化。结合盖州青石岭震群地区的地震活动特征可知,Qc值变化所反映的区域应力变化与中强地震具有一定相关性;盖州地区在ML≥4.0地震后Qc值波动明显,存在局部调整并恢复的特点,局部应力积累不足以孕育更大的地震,而是以多次中等地震的形式释放局部积累的能量。
针对天然地震事件、爆破事件分类问题,使用甘肃及周边地区80个天然地震事件和20个爆破事件建立数据集,采取深度学习卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)方法搭建两个不同结构的模型进行训练,并用500条训练集之外的天然地震事件与爆破事件波形作为测试数据集,其训练和测试准确率均达到90%以上。结果表明,本文设计的两种模型均具有一定的泛化能力,尤其是Inception V1模型在天然地震事件与爆破事件分类识别中效果良好。
为适应地震数据采集器时间精度测试的需要,采用特定电路将普通参考时钟源输出的分脉冲信号扩展至占空比为50%,再利用扩展后的分脉冲信号在室温、低温恒温及高温恒温环境中对地震数据采集器时间精度进行测试,研究环境温度对地震数据采集器时间精度的影响。结果表明,地震数据采集器时间精度及漂移趋势受环境温度变化影响,0.5 h内发生约1 ℃的温度变化可引起地震数据采集器产生μs级时钟精度变化和守时趋势变化,通过温度对时间数值积分反映的温度变化累积效应与地震数据采集器时钟漂移的趋势变化具有较好的对应关系;恒温环境下地震数据采集器的时标延迟变化表现出单调特性,变化率由个体使用的晶振器件决定,并与环境温度有关。