一种大尺度区域GNSS坐标时间序列自适应时空滤波方法

提出一种GNSS坐标时间序列自适应时空滤波方法,在规定阈值下将滤波区域自适应分为若干个子区域,进行共模误差的提取和去除。对陆态网184个GNSS站点垂向坐标序列进行时空滤波,3组随机实验中,自适应PCA时空滤波后的站点序列平均RMS值减少约39.7%、38.4%和39.7%,且优于整体PCA滤波。进一步分析滤波前后站点噪声特性变化,结果显示,相比于整体PCA滤波,自适应滤波方法中站点残差序列幂律噪声减少约17.8%。

利用GNSS位移时空序列进行断层无震蠕滑特征分析

根据连续、各向同性、弹性半无限空间中有限矩形断层位错理论,模拟了断层不同蠕滑特征所引起的地表位移时空序列。通过对其进行主成分时空响应分析,得出了断层滑移类型及演化特征与地表位移主成分时空响应分布密切相关。大量实验研究表明,当断层滑移引起的地表位移大小至少与白噪声水平相当,为有色噪声两倍时,通过地表位移主成分时空响应分析能够揭示断层滑移特征。由时间响应变化率可以判断断层滑移演化过程,由空间响应程度的梯度、方向和大小可以判段断层分布和滑移方式。以2006年墨西哥格雷罗(Guerrero)州慢地震事件为例,对分布于断层区域的GNSS台站位移时空序列进行了主成分变换和时空响应分析,所得断层滑移特征与演化过程与有关学者的地球物理反演结果一致。

基于机器视觉的闸坝表面位移非接触式监测方法

针对闸坝表面位移常规监测方法劳动密度高、监测频次低,且难以实现长期稳定监测等问题,提出一种融合时空特征的闸坝表面位移非接触式智能监测方法。该方法采用人工靶标作为标志物,以摄像机为采集设备,通过无线传输图像信息,利用加权分布的自适应伽马修正(AGCWD)与边缘感知因子改进的加权引导滤波(WGIF)增强低照度图像的特征表达能力,通过计算机搭载基于贝叶斯框架的时空上下文信息(STC)算法深度挖掘靶标图像上下文时空信息,进一步地,引入曲面拟合获取靶标的亚像素级位移时程信息,实现闸坝水平和垂直双向表面位移的亚像素级非接触式监测。实验室与现场试验结果表明,不同实验场景下位移监测数据与校验数据高度一致,误差小于0.05 mm;相比于图像优化处理方法,基于AGCWD与WGIF的图像优化处理方法的峰值信噪比提升2.70%,信息熵增加4.91%,标准差降低2.63%;相比于目标追踪算法,基于曲面拟合的STC目标追踪算法的现场监测数据较同类目标追踪算法精度提升48%,可为闸坝表面位移监测提供高精度的解决方案。

不同海潮模型对GNSS站负荷位移计算的影响

基于古登堡平均地球模型和积分格林函数方法,利用中国近海海潮模型Chinasea 2010、Naoregional1999和全球海潮模型EOT11a,计算中国沿海GNSS连续运行站上的海潮位移负荷影响,并对其均方根RMS及和方根RSS进行综合分析。结果表明,2种近海模型分潮波位移负荷差异水平分量大部分为亚mm级,垂直分量普遍为mm级,最大达5.8mm;Chinasea 2010模型比Naoregional 1999模型在中国海域覆盖面积大,2种模型在黄海和东海海域差异较大,在渤海和南海海域差异较小;模型差异与测站位置及潮波频率均有关系,应比较观测资料的负荷改正效果,择优采用适宜本区域的模型。

用EOF分析方法研究强震前中国大陆水平位移场时空分布特征

利用大气科学常用的经验正交函数(EOF)分解方法,对中国大陆连续观测的基准站的水平位移每周解时间序列进行分析。首先对时间序列中不连续的数据进行内插处理,并通过线性拟合从时间序列中去掉长期滑动速率的影响。结合震例研究强震前水平位移场在NS向和EW向的时间和空间的分布特征。

融合GNSS和InSAR数据提高InSAR监测精度

GNSS数据反演的生成大气延迟或卫星轨道误差模型能够改正InSAR监测精度,但是大气延迟或卫星轨道误差模型需要用GNSS数据进行反演。GNSS数据反演的模型不仅计算量大,而且过程复杂。为了解决GNSS数据改正Insar误差的缺点,提出使用Kriging Kalman Filter模型融合GNSS和Insar数据的方法。该方法考虑了GNSS和InSAR数据的时空相关性,从而提高Insar监测精度。在GNSS和Insar数据融合实验中,融合沉降时间序列数据相比原始Insar沉降时间序列数据更趋近GNSS参考站的沉降时间趋势。

云南GNSS基准站连续观测资料应用研究

对云南28个GNSS基准站所记录的数据进行跟踪处理,得到了GNSS基准站点之间基线和点位移变化的时间序列,通过对时间序列的分析,获得了云南省内部分活动断层的现今活动特征以及在大震前块体的活动情况,为利用GNSS数据探索地震预测预报进行了初步尝试。

GNSS数据在江苏地震前兆监测中的初步应用与研究

GPS数据具有高精度、高效率和低成本等特点,同时不易受观测环境的变化影响,因此它在监测地壳的应力场变化、大震前可能出现的短期前兆、地震过程中观测点位的瞬时变化、震后地壳的运动特征等方面,具有很大的应用前景。主要是利用江苏区域溧阳、南通和盐城三个GNSS观测站,根据GPS定位原理,利用GAMIT软件计算出这三个站在2010年6月至2013年8月的时间序列,从计算结果中看出,在这三年里,这三个GNSS站均向东南方向偏移,2011年3月11日的日本地震均对这三个站引起永久性的同震位移,这三个站观测数据在NS、EW和垂直方向上均呈现出较好的年变特征。这是GNSS数据在江苏地震前兆监测中的初步应用,同时也为江苏区域的地震预测研究提供一个新的辅助手段。

GNSS异常的AF检验方法及其在震情跟踪中的应用

1 研究背景目前,在定点形变观测系统中,同一个测点包含多个测项和分量观测,这些观测蕴含不同维度的信息,彼此相互关联,共同反映了孕震区地壳变形信息。因此,需要一种数据降维方法,用于单个测点的信息综合(周硕愚等,1990;牛安福,1999)。另外,震前异常识别及其时空演化的研究,其实质是兼顾物理含义的时空数据挖掘,这种由点到面的空间演化特征研究,亟需构建无量纲参数,以实现单点数据的空间可比。

GAMIT/GLOBK软件在地壳形变监测中的应用

随着全球卫星导航定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的快速发展,连续GNSS监测技术在地壳变形监测中得到了广泛应用,对连续GNSS数据处理的精度和效率也提出了更高的要求。获取高精度的GNSS站点坐标和位移时间序列是研究地壳运动规律基础数据;本文利用GAMIT/GLOBK软件对汾渭及邻近区域多期GNSS连续站和区域站数据进行处理,在处理过程中根据需要编写脚本语言,使数据处理更灵活方便,同时加入必要的模型改正,最终得到高精度的GNSS坐标和位移时间序列,为进一步研究地壳运动分析提供基础数据。

2020年6月26日新疆于田MS6.4地震前陆态网络观测资料异常特征研究

2020年6月26日新疆于田发生MS6.4地震。地震发生前于田陆态网络GNSS基准站位移时间序列EW向有持续西向位移的异常变化,同时,于田连续重力M2波潮汐因子出现超2倍均方差的变化。GNSS位移时间序列EW向异常出现的时间、变化量值都与2011年以来新疆及周边的6级以上地震前的变化相似;于田连续重力M2波潮汐因子变化特征与2020年1月16日库车M S5.6地震前的异常变化相似。分析认为,6级以上地震发生前,陆态网络资料通常会出现较为明显的异常变化,可能为未来M S≥6.0地震的趋势研判提供预测指标。

2011年日本M_W9.0强震对天津地区地壳运动的影响分析

处理了天津地区GNSS观测网和部分陆态网络及周边IGS站连续观测数据,分析了2011年日本MW9.0地震前后天津地区的地壳运动,并研究了此次地震对天津地区地壳运动的影响.结果显示：2011年日本MW9.0地震对天津地区的影响主要是水平方向,垂直方向影响不大;水平向同震位移中EW向明显大于NS向,位移量为8.5～10.1 mm;结合区域基线向量的差异变化可以看出该地震对天津地区起到了一定的拉张作用;地震前后测站水平向运动速度差异不明显,约在0.1～2 mm/yr之间.

四川地区季节性水文负荷对地壳变形及活动断裂带应力应变的影响

利用四川地区GNSS观测数据研究该地区季节性负荷位移场及季节性负荷应力应变场,并结合降水数据分析该地区季节性水文负荷对地壳变形及活动断裂带附近应力应变的影响。结果表明,四川地区地表发生的季节性位移与降水之间存在很强的时空相关性;水文负荷周期性变化产生的负荷应力扰动对活动断裂带的应力积累模式具有一定的调节作用,进而影响活动断裂带的运动状态。