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高采样率GPS数据非差精密处理方法及其在地震学中的应用研究

方荣新  
【摘要】:2008年5月12日,我国四川汶川发生了Ms8.0级地震,造成了巨大的人员伤亡和财产损失,因此地震学研究是科技工作者面临的艰巨使命。GNSS技术作为现代大地测量的主要观测手段之一,能获取地震时期高精度的地壳形变信息,特别是利用高采样率GNSS数据能获得地震时期瞬时同震地壳形变,从而得到地震波信号,为进一步研究地震震源破裂过程、地震波特性、地震震中反演等地震学问题提供一种新的数据源。利用高采样率GNSS技术研究地震已成为GNSS应用领域最热门的研究课题之一。 高采样率GNSS技术研究地震有许多地震仪无法比拟的优势,例如:1)GNSS技术可直接获得瞬时动态形变位移,而地震仪需要积分后才能获得位移形变结果,积分的过程会造成信号扭曲和噪声放大现象;2)GNSS技术不存在饱和问题,而速度型地震仪在近场强震的情况容易出现饱和现象,即观测的数据由于超过仪器记录的最大值而被削减;3)GNSS技术能获得地面倾斜位移量,而地震仪是依靠重力的原理工作,地面倾斜会造成地震仪产生加速度系统偏差,无法准确的恢复地面倾斜位移量。 随着我国重大科学工程“中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)"的建成,覆盖我国大陆构造板块体和主要地震带的GNSS跟踪站的数据采样率最高可达50Hz。另外,我国许多省市陆续建成的CORS网也能接收高采样率的GNSS数据。它们将为地震研究提供大范围、高采样率的GNSS观测数据。 然而,高采样率GNSS技术研究地震还存在许多问题。首先是高精度GNSS数据处理方法及软件还不能完全满足cm级甚至mm级的动态形变分析的要求。目前动态定位处理主要采用两种模式,即网解模式和精密单点定位(PPP)模式。网解模式的动态定位需要选择一个或者多个静止的测站作为参考站,然而当强震发生时,地震波波及范围达到几百甚至上千公里,在震中附近通常很难找到静止的测站作为参考站,若从远处选取不受地震影响的参考站,会导致解算基线过长而使网解动态定位精度严重降低。PPP模式采用单站进行作业,定位方式灵活,不受基线长度影响,但是,PPP模式无法采用双差的方法消除系统误差,使PPP的动态定位精度通常低于短基线双差定位精度。如何进一步提高高采样率GNSS动态定位精度,以满足高精度的动态形变分析需求,是一个难点问题。其次,由于GNSS技术与地震仪工作原理完全不同,导致GNSS技术获得的地震瞬时动态形变有其自己的特点,如何充分利用和挖掘GNSS技术获取的瞬时动态形变信息和地震波信号,反演地震学中的有关问题,也是目前研究的难点。 本文上述两个问题展开研究,提出了一套采用高采样率GPS数据获取高精度的瞬时地壳形变的动态数据处理方法。该方法基于非差处理模式,固定PPP网解模糊度,并结合恒星日滤波及S-变换方法后处理去噪,可获得高精度的动态形变结果。以此为基础,处理了地震时期实测GPS数据,并利用获得的结果反演震中位置和发震时刻等地震学问题。其主要研究内容和成果包括: 1)归纳分析了高采样率GPS技术在地震学研究中的优势,从高采样率GPS观测网的布设情况、高采样率GPS数据处理方法和软件的发展现状以及高采样率GPS技术在地震学中的应用三个方面总结了高采样率GPS技术在国内外的研究现状。从高采样率GPS技术对高精度GPS数据处理方法和软件的需求出发,阐明了如何进一步提高GPS动态定位精度是目前亟待解决的问题。 2)介绍了目前两种主要的非差精密定位方法,PPP方法和非差网解方法。并比较了PPP方法和非差网解方法的动态定位精度。 3)深入研究了PPP中的动态定位模糊度固定问题,实现了PPP的动态定位模糊度固定。实例分析表明,模糊度固定可以提高测站E方向定位精度,但是,当浮点解精度RMS优于1cm时,模糊度固定的效果不太明显。对于N方向,模糊度固定后定位精度的提高并不明显。 4)深入分析了恒星日滤波方法消除与测站环境和卫星几何结构有关的GPS连续观测数据处理系统误差(多路径误差、卫星轨道误差)的关键问题所在,通过恒星日滤波周期的选择改进恒星日滤波法。实验分析表明,与直接采用恒星日周期进行恒星日滤波相比,采用实际计算的平均卫星轨道重复周期进行恒星日滤波能提高约10%的定位精度。 5)深入研究并实现了S-变换去噪方法,并将该方法运用于GPS地震波的去噪处理,从而使地震波到达时间的确定更加准确。针对GPS地震波信号存在长周期误差项的特点,提出了S-变换加趋势项改正的去除长周期的GPS定位噪声的方法,从而有利于GPS地震波信号应用于进一步的地震学分析。 6)为了验证高采样率GPS技术的定位精度,利用设计的GPS地震仪模拟平台进行了实验分析,实验结果表明,采用GPS获得的震动结果与采用地震仪获得的震动结果具有很好的一致性。 7)提出了基于高采样率GPS数据动态处理结果的地震震中反演方法,并推导了由GPS数据反演震中和发震时刻的数学模型。基于该方法,利用汶川地震时期GPS数据反演得到的震中位置和发震时刻与中国地震局公布的结果比较,反演震中误差为12.5km,发震时刻误差为7s。利用Chile地震GPS数据反演的震中和发震时刻与美国地质调查局(USGS)结果比较,反演震中误差为27.4km,发震时刻误差为5s。


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