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1.
利用中国内地构造环境监测网络GNSS观测数据,结合台风事件资料,开展台风事件对中国内地地区水汽变化周期影响研究。分析发现,在台风影响下,GNSS天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)水汽变化周期与正常天气相比会缩短,同时降水增加。通过与降雨进行对比发现,台风过程中降雨发生之前ZTD会发生较为剧烈的变化,并保持在一个峰值。通过选取台风中心不同距离的GNSS站点进行对比分析发现,台风最先经过的区域站点ZTD产生波动要比之后经过的站点早,且台风先经过区域的降水量比后经过区域的降水量大。本文研究可为台风轨迹预报和气象部门的台风灾害及极端降水等预警提供参考。 相似文献
2.
对2021-05-21云南漾濞MS6.4地震震中附近GNSS基准站地震前后各3 d的观测数据进行处理,研究短时间内地震对基准站稳定性的影响。动态PPP和高精度静态数据处理结果表明,震中附近区域向东南方向发生显著位移,最大站点位移约4.8 cm,整体表现出右旋走滑运动特征。 相似文献
3.
为探究ENSO事件对GNSS ZTD(水汽)周期变化的影响及其相互关系,以河北省为例开展ENSO事件对GNSS ZTD及其周期变化的影响研究。首先利用快速傅里叶变换方法筛选出南方涛动指数（SOI）与GNSS水汽的共同周期,再利用小波变换提取GNSS水汽与SOI共同周期所在的高频项,并将重构的高频项与SOI进行相关性分析。结果表明,SOI与GNSS ZTD存在负相关性,由此推断ENSO事件与GNSS ZTD的周期变化存在一定关联。利用快速傅里叶变换方法分别提取ENSO事件和正常气候下GNSS ZTD的变化周期,分析ENSO事件对GNSS ZTD周期变化的影响,结果表明,ENSO暖事件（厄尔尼诺事件）对GNSS ZTD的最长显著周期存在显著影响;ENSO冷事件（拉尼娜事件）对GNSS ZTD的最长显著周期影响较弱。 相似文献
4.
利用CMONOC提供的GNSS连续观测数据分析天顶对流层延迟（ZTD）代替水汽的可行性,并利用快速傅里叶变换（FFT）和小波变换(WT)开展GNSS ZTD对超强东部型厄尔尼诺事件的响应分析。结果表明,超强东部型厄尔尼诺事件会增加中国大陆地区水汽含量,在热带及亚热带地区响应更为显著;同时该事件会影响GNSS ZTD 的显著变化周期,使9个月的变化周期减弱,0.8~3个月内的变化周期增强。 相似文献
5.
利用2016年中国大陆构造环境监测网络的GNSS数据开展水汽短时频域特征研究,按气候类型将中国大陆地区划分为5个区域,并在每个区域中随机抽取若干个站点采用快速傅里叶变换方法进行分析,提取不同季节的GNSS水汽周期特征。结果表明,各类站点的水汽频域特征存在明显的区域性变化和季节性差异;高原山地气候、热带季风气候和亚热带季风气候类型的GNSS站点的周期性变化显著;热带季风地区、亚热带季风地区及沿海地区水汽振幅较大,高原山地和温带大陆地区水汽振幅较小。 相似文献
6.
利用GAMIT/GLOBK软件对2018~2021年以来云南地区43个GNSS连续观测站数据进行处理,获得时间序列,采用克里金插值方法计算获取应变率场,分析漾濞M_(S)6.4地震前后区域应变场变化。结果表明,地震危险区应重点关注面应变压缩区域和最大剪应变高低值转换区域;漾濞M_(S)6.4地震发生在前期面应变压缩区域,震后又迅速转变为拉张状态;漾濞一带长期处于最大剪应变率高值区,剪切活动较强,震中附近的最大剪应变率在震前出现短期区域应变积累速率快速降低的现象。 相似文献
7.
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
8.
利用小波变换方法对中国IGS站点ZTD时间序列进行分解与重构，分析ZTD序列的低频趋势项、高频年变化周期项与年降水量的对应关系，并结合气候资料分析原因。研究发现，ZTD低频趋势项与年降水量的变化趋势相同，ZTD高频周期项与年降水量变化存在较好的对应关系，ZTD年周期项峰值的高低对应年降水量的多少。 相似文献
9.
用地基GPS资料分析大气可降水汽总量 总被引：16，自引：5，他引：11
利用“中国地壳运动监测网络”和三峡监测网的地基GPS资料，通过Bernese软件以及根据Bevis等和Rocken等水汽解算原理编制的水汽解算软件。获得了武汉、巴东、兴山、泸州等长江流域测站大气可降水汽总量分布和时间间隔为2小时的GPS遥感大气可降水汽序列，并与站点雨量及区域面雨量进行对比分析，结果表明：地基GPS遥感水汽量变化与地面降水有很好的相关性。而且GPS遥感水汽变化序列峰值对应于强降水提前了8～22小时。有助于强降水特别是突发性强降水的预测；多个站点的GPS遥感水汽总量联合分析，对于区域水汽总量变化研究有一定意义。 相似文献
10.
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。 相似文献
11.
为简化GNSS大气可降水量(PWV)的计算过程,提高GNSS-PWV实时解算效率,利用2017~2018年长三角地区7个GNSS测站数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(T)、地面气压(P)之间的线性关系,通过线性拟合建立PWV直接转换区域模型。实验结果表明：1）PWV与ZTD、P和T之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.99、-0.74和0.73;2）基于ZTD的全年单因子PWV模型的RMS为3.07 mm,基于ZTD和T的全年双因子PWV模型RMS为2.35 mm,基于ZTD和P的全年双因子PWV模型RMS为1.18 mm,基于ZTD、T和P的全年多因子PWV模型RMS为0.47 mm,基于ZTD、T和P的分季节多因子PWV模型的平均RMS为0.28 mm,后者预测精度略优。 相似文献
12.
针对东南沿海地区GNSS大气可降水量(PWV)计算过程参数多、数据量大、效率不高且易产生累积误差等问题,本文基于中国东南沿海地区2017~2018年18个CORS站的GNSS数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(Ts)和地面大气压(Ps)之间的线性关系,并利用多元线性拟合方法建立多因子GNSS-PWV直接转换模型,为研究区提供简捷高效的PWV计算方法。结果表明,GNSS-PWV与ZTD、Ps和Ts之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.98、－0.65和0.78;基于ZTD、Ps和Ts的多因子PWV模型RMS为0.33 mm,精度最高,明显优于基于ZTD的单因子PWV模型（4.66 mm）,而基于ZTD和Ps的双因子PWV模型RMS为0.50 mm。 相似文献
13.
利用小波变换对暴雨过程中GNSS气象要素的初步探索 总被引：1，自引：0，他引：1
利用小波分解对地基GNSS获取的可降水量(PWV)、气压和对流层延迟(ZTD)等时序进行处理和分析,以暴雨的实际降水量作为判别依据。研究结果表明,1 h间隔PWV与ZTD的小波高频分解系数接近,均能够从中提取暴雨预报特征信息,可用高频ZTD代替PWV进行小波分析;频率在30 min-1h之间的ZTD,预报时间信息应在第1~3层级进行搜寻,30 min以下频率的应在第3~5层级进行搜寻;db4小波分解PWV的暴雨预报阈值可设为-1.2,db4小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设置为-0.007,db2小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设为-0.01。 相似文献
14.
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。 相似文献
15.
为分析2022-01-02云南宁蒗MS5.5地震前后波速比的时空演化特征,采用单台多震和达法,计算2020-01-01~2022-01-10云南数字地震台网记录的满足计算条件的地震震相到时数据,分析云南地区59个台站波速比以及距离震中最近的LGH和NLA台记录的震后序列波速比变化情况。结果表明：1)宁蒗MS5.5地震发生在滇西北波速比高值区域,且该区域随时间推进呈扩大趋势,可能是在孕震过程中震中附近裂隙有流体渗入达到水饱和状态,从而导致波速比增大;2)震中100 km范围内4个台站波速比大致呈现持续下降-发震的演化过程,距离震中最近的LGH台波速比下降时间稍晚于其他3个台站,初步分析认为,波速比变化出现时间与震中距呈负相关;3)震后地震序列波速比变化与余震活动情况具有较好的对应关系,最大余震发生前波速比出现突降变化;当地震序列呈现正常衰减趋势,波速比维持稳定低值。 相似文献
16.
利用波形资料及地震目录分别计算2021年泸县MS6.0地震前视应力与b值,分析震源区的应力变化过程;同时,利用舒斯特（Schuster）统计检验方法和统计参量P对地震前中小地震与地球自转速率变化之间的相关性进行统计检验,分析震源区的不稳定性。结果显示,震中周边区域ML3.2~3.9与ML3.5~3.9震级档视应力在震前7 a多呈现上升变化趋势,主震前视应力达到早期的2倍水平。b值在震前经历7 a的下降变化,从2014年的1.2下降至2020年的0.8。视应力与b值在震前呈现较好的负相关性,反映了震中附近地区应力增强的过程。震中附近ML≥2.0地震P值在2020-08~2021-02期间低于1%,表明在泸县MS6.0地震前约0.5 a震源区的地震活动与地球自转显著相关,此时震源区地壳介质已处于极不稳定状态。 相似文献
17.
采用电离层层析成像技术（CIT）研究日本、苏门答腊岛、中国台湾、新疆地区上空不同震级地震前后的电离层三维分布。利用异常探测方法对反演出的电子密度值进行探测并用统计学方法统计地震电离层异常规律,结论如下： 1）在地震前几天或者前几个小时出现电离层明显异常,尤其是在地震前1～2 d震中附近,排除太阳活动和地球磁场影响,初步认为该异常与地震有关|2)电离层电子密度出现异常区域一般涵盖震中区域,与震中位置有少量偏移,而且离震中区域越近,电离层异常变化越大|3)未发现正、负异常的比例与地震之间有明确的对应关系。 相似文献