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1.
利用实测地表温度数据,计算温度变化对GNSS基准站观测墩和基岩垂向形变的影响;联合大气负荷变化,综合分析温度变化对基准站垂向形变的影响规律。以新疆GNSS连续运行基准站数据为例,结果表明,温度变化对新疆GNSS连续运行基准站垂向影响的年周期项振幅为1.4～2.1 mm,半周年振幅为0.01～0.33 mm,周年项振幅占主要部分;垂向时间序列变化扣除温度变化影响后,RMS值平均减小0.55 mm,精度提高约9%;温度变化与大气负荷变化对垂向形变影响的趋势基本一致,呈现上半年增加、下半年下降,扣除两项影响后精度提高约13%。研究表明,温度和大气负荷变化均为基准站垂向位移周期性变化的重要影响因素。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
针对GNSS垂向坐标时间序列噪声复杂、精度较差等特点,采用局部加权回归模型(locally weighted regression, LOESS)对中国大陆构造环境监测网络中289个GNSS站的垂向坐标时间序列进行降噪分析。首先利用LOESS方法对预处理后的时间序列进行降噪处理,得到降噪后的时间序列及噪声序列;然后采用Durbin-Watson(DW)检验对降噪后的噪声序列进行自相关性检验,同时采用Wilcoxon秩和检验方法对降噪前后序列的标准差、噪声项、速度不确定度等指标进行显著性检验;最后采用降噪前后序列的信噪比及前3个指标来定量评价降噪效果。结果表明,各测站降噪后的噪声序列不存在自相关性,采用LOESS方法降噪处理后各评价指标均有显著改正,表明LOESS方法能够有效减少GNSS垂向坐标时间序列中的噪声,进一步提高GNSS垂向坐标时间序列的精度。 相似文献
4.
针对互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）在GNSS坐标时间序列降噪过程中需要选取筛选准则的问题,提出一种顾及GNSS坐标时间序列中季节信号的CEEMD降噪方法。首先利用CEEMD方法对GNSS坐标时间序列进行分解,然后计算各本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）的平均周期,将平均周期低于120 d的IMF分量作为噪声分量扣除,并重构剩余分量为信号分量。利用该方法对中国大陆227个GNSS垂向坐标时间序列进行降噪,并与以连续均方误差和相关系数为筛选准则的CEEMD降噪方法的结果进行对比。结果表明,本文方法未出现过度降噪,而其他2种方法均导致部分测站的季节信号被扣除;在未过度降噪站点,本文方法GNSS坐标时间序列的RMS、幂律噪声和速度不确定度的平均改正率分别为19.13%、88.29%和86.46%,优于其他2种方法。 相似文献
5.
非构造形变对中国大陆GNSS基准站垂向周期运动的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
解算陆态网络2011~2013年GNSS基准站,获取其坐标时间序列,并定量计算非潮汐海洋、大气、积雪和土壤湿度对测站产生的非构造形变,以修正GNSS垂向时间序列。修正后,GNSS垂向序列特性发生显著变化:周年运动振幅和初相均发生明显变化,振幅明显缩小(个别站增大),缩小幅度因不同区域而存在差异;修正前相位与修正后存在一定的系统偏差,大约滞后2~3个月,这种系统偏差可能是GNSS测站对地球物理因素"迟钝反应"的综合表现;半周年运动的变化主要体现在振幅上,缩小幅度在1mm左右。 相似文献
6.
针对形变观测数据振幅非均匀变化的情况,分别采用最小二乘法、基于F检验的分段最小二乘法及滑动傅里叶法进行年周期拟合,通过比较拟合残差分析各种方法的优劣和适用性。结果显示,在年周期振幅不变或渐变的情况下,3种方法拟合效果均较好,滑动傅里叶拟合略优于其他两种方法;在年周期振幅变化复杂且存在相位差的情况下,分段最小二乘法明显最优,但在分段点会产生阶跃及周期不连续的现象。 相似文献
7.
首次构建2021年玛多MW7.3地震三维有限元模型,分析同震滑动分布特征。首先解算高精度GNSS同震形变观测数据;然后建立玛多地震三维有限元模型,并用弹性半空间Okada模型验证其准确性;最后以40个近场和远场GNSS同震形变观测数据为约束,利用最小二乘法反演玛多地震同震滑动分布模型,从而模拟同震位移。结果表明,玛多地震引起的破裂主要分布在野马滩和黄河乡附近,最大滑动值约为3.4 m。该结果与现场考察结果一致,能够很好地解释GNSS同震形变观测数据。 相似文献
8.
GNSS基准站天线观测墩及其所在基岩会随地表温度变化产生热弹性形变,并累积为GNSS台站的位移.热弹性效应的定量分析对于准确分离GNSS基准站坐标时间序列中的信号和噪声具有重要意义.基于弹性力学和热弹性力学的相关理论,给出一维温度场下轴对称观测墩热弹性形变的解析解.结果表明,观测墩的垂向位移由观测墩和基岩的泊松比、热膨... 相似文献
9.
为高效获取采动区长时间序列形变，监控煤炭开采对矿区铁路的影响，研究一种基于TCP-InSAR(temporarily coherent point interferometric synthetic aperture radar)的采动区铁路形变监测方法。该方法根据时间序列SAR影像间的相干性，选取临时相干点构建Delaunay三角网，并通过离群值探测去除具有相位模糊度的TCP间的弧段，最后采用最小二乘解算得到区域地表变形。实验使用2016-10~2017-04时间段内的15景Sentinel-1A数据，利用TCP-InSAR技术获得某矿区的铁路形变。结果表明，受采动影响，该时间段内铁路最大下沉值为95 mm，最大倾斜坡度为0.37‰。利用TCP-InSAR技术可实现采动区内铁路长时间的动态形变监测。 相似文献
10.
利用山东地区38个GNSS基准站2011~2016年连续6 a的观测数据，对山东地区地壳垂向形变场特征进行系统分析。结果表明，山东地区地壳垂向形变具有明显的差异性，形变量最大的区域为山东西南部地区，形变速率约为-24.0 mm/a；西北部地区形变速率较大，为-15.0 mm/a；东南部以及沿海地区沉降速率较小，为-0.5~3.0 mm/a；而在中部地区（泰山山脉）呈隆升趋势，形变速率为0.3~5.0 mm/a。 相似文献
11.
基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。 相似文献
12.
利用2019-05-20~2021-05-20云南及周边54个GNSS基准站观测数据,基于最小二乘配置法求取云南地区速度场、应变场,并结合2021-05-21漾濞6.4级地震近场、远场区域的GNSS基线长度时间序列,分析地震前地壳形变特征。结果表明,震前云南西边界SSW方向运动增强,沿怒江断裂带呈发散性运动状态,震中附近的近场速度值变化不大,区域速度场异常变化不明显;震前研究区整体面膨胀率值下降至原来的0.37倍左右,同时最大剪应变率、主应变率也急剧下降,说明震前区域地壳应变积累明显减弱,而震中位于张、压交替的零值线上。GNSS基线长度时间序列结果显示,震前地震近场区域的GNSS基线异常变化不明显,而远场区域的GNSS基线出现偏离长期背景的趋势异常变化,基线KMIN-YNYM在趋势压缩背景下反向加速拉张,背离趋势运动8.4 mm,基线YNLP-KMIN在趋势压缩背景下加速压缩,背离趋势运动6.4 mm,基线YNLP-YNDZ在趋势变形较平稳的背景下加速压缩,背离趋势运动8.1 mm,基线YNSM-YNLP在趋势拉张背景下加速拉张,背离趋势运动7.8 mm,可判断震前区域应力平衡状态被打破,诱发了地震。 相似文献
13.
选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。 相似文献
14.
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