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以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高. 相似文献
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针对传统的欧拉(Euler)矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题,该文提出了欧拉矢量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据,分别使用欧拉矢量法、遗传神经网络(GABP)、欧拉矢量结合神经网络(Euler-BP)和欧拉矢量的遗传神经网络(Euler-GABP)法构建区域速度场模型。实验结果表明,相比其他3种方法,该文提出的Euler-GABP方法在构建区域GPS速度场模型是可行和有效的且精度高。 相似文献
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以云南地区27个GPS基准站坐标时间序列为研究对象，使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则（AIC/BIC）对其进行噪声分析，计算并扣除时间序列中大气负载、非潮汐海洋负载和水文负载3种环境负载引起的位移量，得到各基准站分量在环境负载改正前后的最优噪声模型。结果表明，部分基准站分量经过负载改正后最优噪声模型会发生变化，改正前后的大部分基准站噪声特性均体现为闪烁+白噪声和幂律噪声。环境负载对基准站的垂向位移影响比水平向更为显著，水文负载成为影响基准站的最大因素，最大位移量达到厘米级。分析环境负载改正前后噪声特性的变化表明，环境负载改正在U分量上的影响最大，N分量次之，E分量最小，噪声模型的变化在地域上并未呈现明显规律。 相似文献
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针对传统的GPS时间序列最小二乘(LS)谐波函数模型方法不能精确提取GPS垂向时间序列的周期项信号问题,该文以云南地区2011年1月—2017年6月连续观测的27个GPS基准站数据为例,使用主成分分析(PCA)获得27个测站的共模误差,然后分别使用奇异谱分析(SSA)和LS方法对PCA滤波前后的测站时间序列进行周期项信号提取.实验结果表明,原始时间序列分别减去SSA、PCA-SSA、LS和PCA-LS提取周期项信号的RMS减少百分比平均为25.66％、17.23％、16.76％、16.76％;原始时间序列与4种方法提取周期项信号的相关系数平均为0.66、0.55、0.54、0.54,说明SSA提取的周期项信号要优于其他3种方法,将SSA应用于云南地区GPS垂向时间序列的周期项信号提取是可行和有效的. 相似文献
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去除GPS垂向位移中水文负载引起的非构造形变是获取云南地区地壳构造运动垂向成分的必要过程.本文利用云南地区在2011年1月—2020年9月间观测的27个GPS连续站数据和0.5°×0.5°的格网全球地表流量模型(Land Surface Discharge Model,LSDM)得到的水文负载形变数据,详细分析了 GPS垂向位移与LSDM形变的定量关系和变化特点,并使用小波分析来研究两者在时频空间下的周期特性,研究结果表明:27个连续站的GPS垂向位移和LSDM形变的平均相关系数为0.59,若从GPS垂向位移中去除LSDM形变,可使均方根(Root Mean Squares,RMS)减少量平均为17.13％.小波分析结果表明,大部分连续站的GPS垂向位移与LSDM形变的年周期变化是物理相关的,水文负载形变是引起GPS年周期变化的主要原因,部分连续站(YNWS,KMIN,YNMZ,YNHZ,YNML,YNTH,YNDC和YNJP)的GPS年周期变化是其他因素(如其他地球物理因素、LSDM模型误差)和水文负载形变共同作用导致的.对于异常的YNGM连续站,地下水的变化、LSDM和GPS解算的系统误差可能是造成GPS垂向位移与LSDM形变相关性和一致性较差的主要原因.使用水文负载模型和共模误差对GPS垂向位移中非构造形变改正后,2011-2020年云南地区垂向速度场显示滇西南块体主要以0.01～1.9 mm·a-1的速率沉降,川滇块体南部主要以0.13～2 mm·a-1速率抬升. 相似文献
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