为精确识别五名山滑坡隐患,利用Sentinel-1A/B升降轨数据,基于SBAS-InSAR技术反演2017-03~2021-04该地区垂向和坡向形变,识别滑坡灾害以及隐患点,对形变时间序列及滑坡原因进行分析。结果表明,五名山潜在地质灾害隐患可分为3个区域,其中最大垂向累积形变达-38.28 mm,临空面坡体最大坡向累积形变为22.10 mm;降水量对坡体稳定性具有不同程度的影响,坡体累积形变峰值滞后于降水峰值。研究成果可回溯蓟州五名山滑坡灾害形变特征,为天津北部山区地质灾害监测识别提供新思路,为防灾减灾提供保障和技术支持。
为准确掌握滑坡变形发展规律,基于滑坡变形监测成果构建滑坡预警预测模型,即先利用MF-DFA模型开展滑坡变形数据的多重分形特征分析,并进一步利用M-K分析构建双重判据(Δa指标判据和Δf(a)指标判据)进行滑坡预警研究;另外,在利用集成经验模态分解法对滑坡变形数据信息进行分离处理基础上,通过GOA-RNN-CT模型实现滑坡变形的分项组合预测。结果表明,h(q)值随波动函数q值减小而减小,说明滑坡变形数据具有多重分形特征,且预警分级研究表明,滑坡预警等级为Ⅱ级,即滑坡变形趋向不利方向发展;同时,通过变形预测分析认为,分项组合预测在滑坡变形预测中具有较优的预测效果和稳定性,且外推预测结果显示,滑坡变形会继续增加;最后,将多重分形特征研究结果和变形预测分析结果进行联合响应综合得出,滑坡现有预警等级相对不利,且后续变形仍会进一步增加,趋向不稳定方向发展,建议对滑坡采取必要防治措施。
以贵州省水城县为研究区,使用SBAS InSAR分别对2018-07~2019-07鸡场镇滑坡发生前31期升轨和30期降轨Sentinel-1A数据进行处理,提取地表形变场。结果表明:1)鸡场镇滑坡发生前SBAS InSAR形变场并未出现明显形变,已超出12 d重访周期SAR的形变监测能力;2)研究区存在5个明显形变区,推断与斜坡失稳、地下/露天采矿和矿物加工的抽排水有关;3)升降轨数据的SBAS InSAR形变场相互补充、验证,可显著提升卫星雷达对山区滑坡隐患早期识别和形变监测能力。研究方法可为贵州省以及中国西南山区滑坡隐患调查与早期识别提供技术参考。
针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果。实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标。结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测。
基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法。该方法将弱周期信号利用ICEEMDAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对应的Hankel矩阵的奇异值和噪声Hankel矩阵的奇异值接近时容易被噪声掩盖而难以提取的不足。通过模拟实验和真实站点数据验证该算法分解和重构精度,并与奇异谱分析法、小波分解法、滑动最小二乘法进行比较。实验结果表明,ICEEMDAN-SSA联合算法相对于已有方法具有更好的重构精度。
利用全球120个跟踪站2019年doy110~139观测数据进行GPS精密定轨;然后采用ECOM1、ECOM1+BW、ECOM1+ABW等3种光压模型,使用7个未参与定轨的测站进行PPP实验。结果表明,ECOM1+ABW组合模型轨道精度最高,非地影期三维轨道精度优于4 cm;对于静态PPP,收敛后水平方向精度优于0.8 cm,垂直方向精度优于1.2 cm;对于动态PPP,收敛时间在30 min左右,收敛后水平方向精度优于1.4 cm,垂直方向精度优于2.0 cm。
为分析BDS-3在极地地区的定位精度,选取两极地区10个MGEX站连续7 d的观测数据进行SPP和PPP实验。结果表明,BDS-3在两极地区可见卫星数及PDOP基本一致,平均可见卫星数约为9颗,PDOP约为2.3。BDS-3各频点间定位精度相差不大,南极地区SPP定位精度略优于北极,特别是U方向。北极地区E、N、U方向定位精度分别优于1 m、1 m和5 m,南极地区E、N、U方向定位精度分别优于1 m、1 m和2 m。BDS-3在两极地区PPP定位精度相当,与GPS定位精度基本一致,各频点组合定位精度在E、N、U方向均优于2 cm。
基于DE405、DE421、DE430、DE440星历,计算各大行星在地球质心及太阳系质心惯性系中的位置,比较其他星历相对于DE440星历的行星位置精度。分析讨论各历表下月球的地心位置和速度精度,以及历表对于月球探测器的位置和速度从月心惯性系转为月固系的影响,并给出使用建议。结果表明,各大行星由于受观测数据等因素影响,位置精度差异较大,跨度从m级到106 m量级。对于行星的位置精度,DE421和DE430相对于DE405有1~2个量级的提高,DE430相对于DE421提高50%。DE405历表的月球地心位置、速度精度分别为7 m和0.02 mm/s,DE421历表分别为1.5 m和0.004 mm/s,DE430历表分别为1.3 m和0.003 5 mm/s。对于星历用于月球探测器从月惯系转为月固系产生的坐标和速度误差,DE405分别为30 m和3 cm/s,DE421分别为1.3 m和1.2 mm/s,DE430分别为1 m和0.9 mm/s。历表对于月球坐标系转换的影响为m级。对于月球探测器导航及相关任务,推荐使用DE430或DE440行星历表。
在总结已有的RAIM可用性评估的矩阵最大特征值方法(MMEM)基础上,改进已有的双星故障条件下RAIM可用性方法中的数学模型,提出RAIM可用性评估的极大值方法(MM)。基于给定的完好性风险参数和国际GNSS监测评估系统(IGMAS)提供的2020-09-06中国境内8个跟踪站的BDS实测数据,利用2种方法计算双星故障条件下水平保护级别(HPL),比较并分析2种方法在双星故障条件下BDS的RAIM可用性性能。结果表明,在中国境内,MMEM除在非精密进近(NPA)计算的RAIM可用性不及MM外,整体可用性高于MM,但MM耗时较少;MM计算的可用性能够完全满足航路和远洋2个阶段,MMEM计算的可用性可以完全满足终端、航路和远洋3个阶段;基于MM的RAIM可用性评估方法理论严密、数学模型简单、易于进行程序设计,是除MMEM外的另一种RAIM可用性评估方法。
利用中国区域电离层格网数据,采用频谱分析方法研究中国不同区域的电离层周期差异和极值差异,并采用电离层梯度计算法分析不同区域的电离层小尺度时空变化特性。结果表明:1)相比北方区域,南方区域电离层周期性特征更为明显;2)经度变化为5°时,全国范围内的电离层TEC变化值大多在-10~10 TECu之间;纬度变化为2.5°时,全国范围内的电离层TEC变化值大多在-20~20 TECu之间,南北部空间变化特性差异较大,东西部差异较小;3)时间间隔为1 h时,全国范围内的电离层TEC变化值大多在5~25 TECu之间,南北方时间变化特性差异较大,东西部差异较小,但随着时间间隔增大,东西部时间变化特性差异逐渐明显。研究结论可为中国区域的实时电离层建模工作提供理论参考,同时对中国区域的电离层时空变化、电离层磁暴监测研究有一定参考意义。
针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。
基于四川省、贵州省、重庆市数字地震台网的三分量宽频带波形资料和震相报告数据,使用Geiger定位法和ISOLA反演方法,对长宁MS6.0地震序列进行重定位,并反演序列中5次MS≥5.0地震震源机制解。重定位结果显示,地震序列主要分布在白象岩-狮子滩背斜轴部,总体沿NW65°方向展布,沿该方向震源深度特征为北西深、南东浅。震源机制解反演结果显示,主震破裂表现为高倾角左旋走滑特征,节面Ⅰ走向/倾角/滑动角为20°/72°/151°,节面Ⅱ走向/倾角/滑动角为120°/62°/21°,与白象岩-狮子滩背斜轴部走向基本一致。5次地震纯双力偶(double-couple,DC)成分含量均小于70%,矩心深度均小于10 km。综合分析认为,此次长宁MS6.0地震发震断层为发育在白象岩-狮子滩背斜的左旋走滑断层,震因为流体注入和复杂的地质构造活动。
采用InSAR形变监测资料计算2015年西藏定日MW5.7地震同震形变场,反演发震断层几何参数和滑动分布。在此基础上,研究尼泊尔MW7.8主震对定日地震的静态库仑应力触发影响。综合分析地震滑动机制和构造特征,认为定日断层为西倾隐伏断层。反演结果表明,地震破裂相对集中,主要深度在6~9 km,破裂以正断滑动为主。发震断层走向约178°,倾角约 48°,破裂区长约5 km,宽约5 km,最大滑动量约0.2 m,释放的地震矩约3.7×1017 N·m,对应矩震级MW5.6。尼泊尔主震同震库仑应力在定日地震震源处约为0.2 bar,造成藏南申扎-定结拉张地堑应变加载。
针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在区域似大地水准面拟合过程中存在较大模型误差的问题,构建LSSVM-Shepard GPS高程异常转换组合模型。采用LSSVM拟合高程异常中的中长波项,利用Shepard插值模型来泛化去除中长波项的残余项。结合平原地区和高原山区工程实例,分别采用二次曲面模型、LSSVM、Shepard插值模型、二次曲面-Shepard模型、LSSVM-Shepard模型进行高程转换及精度对比。结果表明,新组合模型高程转换精度高于各单一模型,且在平原地区转换效果与二次曲面-Shepard模型基本一致,在高原山区拟合效果优于二次曲面-Shepard模型。
针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解(EEMD)技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数(IMF)分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多尺度分布熵,建立神经网络输入矩阵。应用鲸鱼优化算法(WOA)对自组织特征映射(SOM)神经网络参数(竞争层维数、网络训练次数)进行优化,针对不同训练样本寻找对应的最优参数值以改善模式识别的稳定性,从而提高地震识别率。结果表明,EEMD多尺度分布熵结合WOA-SOM模型可有效识别天然地震和人工地震。
针对通海台垂直摆NS和EW测项自2019-04出现同步趋势转折变化,计算2017~2020年NS和EW测项M2波潮汐因子。结合监测井等地下介质结构资料,构建通海台沿垂向分层的三维有限元物理模型,定量分析不同岩石参数模型下建筑载荷对通海台NS向及EW向位移影响的差异特征。结果表明:1)2019-04后NS测项N倾变化量达到约2 750 ms,而EW测项E倾变化量达到约580 ms,NS测项趋势变化量显著大于EW测项;2)2017~2020年NS和EW测项M2波潮汐因子较为稳定,NS测项M2波潮汐因子在0.7左右波动,EW测项M2波潮汐因子在0.52左右波动,数据的转折变化未能在潮汐频段引起同步变化;3)位于通海台东北部的医院建筑物载荷在通海台附近产生N向和E向位移加载,与垂直摆NS和EW测项在2019-04后出现的N倾和E倾趋势转折变化较为一致,模拟得到的N向位移量约为E向位移量的3倍。