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利用GPS和GRACE分析四川地表垂向位移变化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
陆地水储量的季节性变化是导致地表周期性负荷形变位移的主要因素,有效地剔除地表位移中的陆地水储量影响,是获取地壳构造垂向运动的必要过程.四川地处青藏高原东边缘,地形分区明显,境内以长江水系为主,水资源丰富,研究四川地区地表负荷形变位移,有助于分析陆地水储量的时空分布特性及地壳构造形变信息.本文利用研究区域内59个CORS站的GPS观测数据,计算了CORS站点的垂向位移,并将其与GRACE所得相应结果进行对比分析.结果显示,GPS和GRACE所得垂向位移时间序列的振幅大小整体相符,但存在明显的相位差.GPS站点振幅最大值为12.7 mm,对应HANY站,最小值为1.5 mm,对应SCMX站.GRACE所得的地表垂向位移振幅大小均为3~4 mm,且最大位移集中出现在7-9月份;而GPS站点出现最大位移的月份和地形相关,东部盆地、西北部高原和南部山地分别出现在7-8月份、10-11月份和10月份.GPS站点时间序列中的周年项与陆地水的季节性变化强相关,为了讨论陆地水储量对GPS站点位移的影响,本文利用改进的总体经验模态分解方法(MEEMD:Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition),从GPS垂向位移时间序列中提取出周年项及约2年的年际变化项.发现利用MEEMD获取的周年项改正原始GPS时间序列时可使其WRMS(Weight Root Mean Square)减少量减小约26%,结果优于最小二乘拟合方法提取的GPS周年项改正效果,验证了MEEMD方法在GPS坐标时间序列处理中的可行性及有效性.  相似文献   
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针对用二次多项式法去除轨道误差对InSAR相位影响时,须对干涉相位其他项分布性质作假设,且自身存在一定的模型缺陷的问题,该文提出用BP神经网络去除轨道误差对InSAR相位影响的方法。研究表明:BP神经网络法在使用时无须对干涉相位其他项分布性质作假设,模型更优。模拟实验中,轨道误差相位拟合残差更小;真实数据实验中,纠正后非形变区相位集中在零值附近,且波动趋势更为平稳。该方法一定程度上降低了传统二次多项式法的应用局限性。  相似文献   
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使用GAMIT/GLOBK解算2006~2015年覆盖四川地区的50个CORS站的观测数据,并提取坐标时间序列,获得速度场模型。对四川省整体地壳运动以及区域应变场进行分析,结果表明,四川省CORS站水平方向平均速度为38.72 mm/a,速度场的优势方向为S73.9°E;欧亚框架下水平方向平均速度为14.40 mm/a,优势方向为S77.78°E,较ITRF2008框架下的速度降低了24.32 mm/a;垂直方向平均速度为3.43 mm/a,整体上表现为隆升状态,位于东部平原的少部分测站处于下降趋势,可能是由于城市建设、地下水或者煤矿、石油等自然资源的过度采伐导致;最大主应变率达到7.31×10-11/a,最小主应变率为-5.4×10-11/a,其中区域地壳面膨胀率高值区域集中在川西,低值区域和最大剪切应变率高值区域分布在三大断裂带附近。  相似文献   
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