安徽省CORS坐标时间序列噪声和速度场分析

2021-04-08 12:23陶庭叶陶征广
大地测量与地球动力学 2021年4期
关键词:安徽省框架方向

何 蓉 陶庭叶 丁 鑫 陶征广

1 合肥工业大学土木与水利工程学院,合肥市屯溪路193号,230009

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)技术的不断发展为精确探究地壳运动规律开辟了途径。通过对长期观测得到的数据进行精密处理,可以测定板块运动的速度和方向,进而得到地壳运动形变规律[1-2]。连续运行参考站(continuously operating reference stations, CORS)是采集地理空间信息的重要基础设施,其能够提供连续稳定的GNSS观测数据,为研究区域三维运动状态提供重要依据。

安徽省卫星定位综合服务系统(AHCORS)建成于2011年,其包含50余个均匀分布于全省的参考站,是建设“数字安徽”的基础框架,同时也为研究安徽省地壳运动形变规律积累了数据。安徽省地处我国华东地区,郯庐断裂带将其一分为二,以东属于下扬子断块,以西属于华北断块。后者南部的大别山区属于秦岭-大别山断块,该区域地质构造较为复杂,是地震活跃地区[3-4],对该区域的地壳运动状态进行研究具有重要意义。袁鹏等[5]获取了AHCORS 2011-11~2012-09的数据,首次定量分析安徽省地壳运动状态,并揭示华北平原的地面沉降状况。本文在前人研究的基础上,解算AHCORS 2013-01~2018-06期间的观测数据,得到安徽省CORS在ITRF2008框架下的坐标时间序列;通过模型拟合得到噪声序列,并计算噪声序列的谱指数,从而确定安徽省CORS的最优噪声模型;同时,顾及有色噪声的影响,解算AHCORS在ITRF2008框架下的水平速度场和垂直速度场,并给出其相对于欧亚板块的运动状态。

1 GNSS数据处理

1.1 数据处理

采用GAMIT/GLOBK软件对AHCORS 19个测站2013-01~2018-06的观测数据进行解算。为了提高数据解算的精度,同时解算我国及周边地区5个IGS站(CHAN、DAEJ、URUM、TCMS、LHAZ)的同期观测数据。数据处理主要分为2个部分:1)运用GAMIT进行基线解算,得到AHCORS和IGS 测站的松弛单日解;2)通过GLOBK 进行滤波平差,同时引入由SOPAC处理分析的全球子网IGS1-7解算,进而得到AHCORS在ITRF2008框架下的坐标时间序列。

单日解解算时,主要策略包括:1)采用双差相位解算方法;2)同时解算卫星轨道和测站坐标;3)对流层延迟改正采用维也纳映射函数(Vienna mapping function 1, VMF1),每2 h估计1个天顶湿延迟参数;4)海潮改正采用有限元解2004(finite element solutions 2004, FES2004)网格模型;5)使用IGS精密星历和地球自转参数,并给予适当约束,对极移和极移速率分别给予3″/d、0.3″/d的约束,对UT1变化和UT1变化速率分别给予0.2″/d和0.02″/d的约束;6)选择我国及周边地区的5个IGS站作为基准站,解算时IGS站点的3个坐标分量均给予0.05 m的约束。

运用GLOBK获取测站坐标时间序列时,主要解算方案为:1)为了进行全球网平差,引入由SOPAC处理分析的全球子网IGS1-7。在平差解算时将AHCORS单日松弛解与IGS1-7松弛解合并,并将解方案中协方差矩阵的相对权重因子取1.0;2)利用GLOBK综合各网单日解,并以IGS站在ITRF2008 框架下的坐标和速度为基准,解算AHCORS的坐标时间序列。

图1给出了滁州来安(CZLA)站和阜阳界首(FYJS)站的坐标时间序列图,其中2015-02~04由于设备原因出现数据缺失。由图可见,CZLA站和FYJS站的东分量和北分量均具有较为明显的线性趋势,相比之下,CZLA站高程方向的运动趋势不如FYJS站的明显,后者垂直分量上出现非常明显的下降趋势。

图1 CZLA站和FYJS站坐标时间序列Fig.1 Coordinate time series of CZLA and FYJS stations

1.2 坐标时间序列分析

GNSS坐标时间序列一般根据如下模型进行拟合,以便更好地研究其线性项、周期项和噪声项:

y(ti)=a+bti+csin(2πti)+dcos(2πti)+

esin(4πti)+fcos(4πti)+

(1)

式中,ti为时间(单位年);待定系数a为截距,b为线性速率,c和d为周年项系数,e和f为半周年项系数;gj为远场地震后产生的同震位移;hj为震后地壳运动速度的改变量;系数kj为震后变形的指数衰减;H(t)为阶跃函数;τi为松弛时间;vi为残差。根据上述参数模型对各个参数进行拟合,可以有效地估计坐标时间序列中的位置和速度信息及其季节性变化。

2 噪声分析

外界环境变化(如季节性变化)使观测墩收缩膨胀、解算GNSS观测数据时引入的校正模型不正确等因素,均会导致GNSS坐标时间序列存在噪声。研究噪声之前需要按照以上模型扣除线性和非线性项,得到残差序列。在讨论噪声序列时,最初认为其中仅包含与时间无关的噪声,即白噪声,后经研究认为,其中还含有与时间相关的噪声。

噪声的幂律性质可以表示为:

P(f)=P0fα

(2)

式中,P(f)为噪声序列的功率谱密度;f为该类噪声对应的频率;P0和α为待定参数。将式(2)两边取对数得:

lnP(f)=lnP0+αlnf

(3)

由式(3)可以看出,谱指数α是功率谱密度对数与噪声频率对数分布图的斜率。谱指数为-3~1之间的实数,不同的谱指数对应的噪声不同,α=0时表示噪声类型为白噪声(white noise, WN);α=-1时噪声类型为闪烁噪声(flick noise, FN);α=-2时噪声类型为随机游走噪声(random walk noise, RWN)。除了白噪声,其余噪声均属于有色噪声。

2.1 频谱分析

采用周期图法求得参考站各方向噪声序列的功率谱密度,得到功率谱密度与频率的双对数图,再利用最小二乘拟合截距和斜率得到P0和α。其中CZLA站的功率谱密度与频率双对数分布图如图2所示。经计算,19个站点的3个坐标分量的噪声谱指数均在-0.7~0之间,结合文献[6]可以判断,噪声项具有白噪声和闪烁噪声结合(WN+FN)的特点。

图2 CZLA站各分量噪声序列功率谱密度与频率双对数分布Fig.2 The double logarithmic graphics of power spectral density and frequency noise sequence of each component of CZLA station

2.2 顾及有色噪声对速度估计的影响

GNSS坐标时间序列中含有有色噪声,仅考虑白噪声可能会低估速度估计的不确定度[7]。本文利用CATS软件[8]分别计算在白噪声(WN)和白噪声+闪烁噪(WN+FN)2种模型下的速度项并进行对比。表1列出测站坐标时间序列各分量在不同噪声模型下的速度估计值,其中第1行为WN模型,第2行为WN+FN模型;倍数列是WN+FN模型下各分量速度估计值的精度与WN模型下的比值。由表1可知,在分析GNSS坐标时间序列时,噪声序列中仅含有白噪声会导致速度项的精度被明显高估,且对速度值的估计产生影响。袁鹏等[5]仅采用白噪声假设得到的速度不确定度可能会过于乐观。

3 速度场

AHCORS在ITRF2008框架下的水平速度是以地球质心为基准的地壳水平运动速度,这其中包含了欧亚板块相对于ITRF全球参考框架的运动,且一般情况下板块运动速度要比变形速度大。因此,要得到安徽省CORS的水平差异性运动,需要将其在ITRF2008 框架下的水平速度场转化到相对于欧亚板块的运动速度。根据刚性块体的旋转运动模型,在地心坐标系中,如果有一个块体的绝对欧拉矢量为Ω(ωx,ωy,ωz),在该块体上某点(λ,φ)的矢径为r(x,y,z),其东向速度和北向速度可表示为[9]:

(4)

3.1 水平速度场

表2(单位mm/a)统计了安徽CORS在ITRF2008框架下的三维速度估值和中误差(在解算速度时顾及了有色噪声的影响)。由表可见,AHCORS在ITRF2008框架下的水平运动方向多为东南方向,且N、E方向的精度明显优于U方向。N方向速度最大值为-9.40 mm/a,最小值为-15.36 mm/a,均值为-12.27 mm/a;E方向速度最大值为31.41 mm/a,最小值为27.59 mm/a,均值为29.25 mm/a。参考站平均水平运动速率为 31.72 mm/a,方向为E22.76°S,与袁鹏等[5]的研究结果一致。图3 表示AHCORS在ITRF2008框架下的速度场,其中蓝色虚线为安徽省区域内断层[10]。

根据式(4)求得AHCORS以欧亚板块为运动背景场框架下的水平速度场为:N方向最大值为3.50 mm/a,最小值为-3.00 mm/a,平均值为0.29 mm/a;E方向最大值为8.31 mm/a,最小值为4.60 mm/a,平均值为6.27 mm/a。相对于欧亚板块运动的水平速度场如图4所示。由图可知,以欧亚板块作为参考框架,安徽省CORS各站的运动方向较为一致,均为东南方向,其平均速率为6.28 mm/a,方向为E2.65°N。另外,计算中国大陆及其周边5个IGS站点相对于亚欧板块的速度场,得到的速度趋势与Zhao等[11]的一致。

3.2 垂直速度场

图5表示参考站的垂直速度场。由图可见,安徽省陆地垂直运动的总体规律为:以淮河为界,以南呈隆起趋势,以北有大面积沉降,垂直方向整体平均运动速率为-0.71 mm/a。其中,大别山地区的隆起速率大于江淮丘陵区和黄山地区,最大隆起速度为6.96 mm/a,该峰值发生在安庆望江(AQWJ)站;江淮丘陵区抬升相对平缓,平均抬升速率为2.0 mm/a;黄山地区的平均隆升速率约为3.6 mm/a。淮北地区沉降明显,最大沉降速率为32.82 mm/a,发生在宿州砀山(SZDS)站。

表1 测站坐标时间序列各分量的速度估计值及其精度

表2 AHCORS在ITRF2008 框架下三维速度及其中误差统计

图3 AHCORS在ITRF2008框架下水平速度场Fig.3 Horizontal velocity field of AHCORS under ITRF2008 frame

图4 AHCORS在欧亚框架下水平速度场Fig.4 Horizontal velocity field of AHCORS under Eurasian frame

图5 AHCORS垂直速度场Fig.5 Vertical velocity field of AHCORS

本文结果与袁鹏等[5]对2011~2013年AHCORS坐标时间序列的速度场分析结果相似。主要区别在于,本文淮北地区台站沉降的最大值为32.82 mm/a,远大于2011~2013年计算值13.50 mm/a。其原因可能有:1)本文解算的时间跨度比之前文献长,而时间跨度对噪声模型和速度估计均有较大影响,在小于10 a的时间跨度内,随着时间尺度的增加,参考站的速度以及不确定度会逐渐由发散趋于收敛[12-13];2)随着矿产资源的开采,该区域的地表沉降速度有逐渐加速的趋势。

4 结 语

1)为了得到适用于AHCORS坐标时间序列的最优噪声组合模型,对周期图法获取的各方向噪声序列的功率谱密度进行分析。结果表明,安徽省境内参考站的最佳噪声模型为白噪声+闪烁噪声(WN+FN)模型。若未考虑时间序列中的有色噪声,则会明显低估速度项的误差。

2)采用WN+FN噪声模型对AHCORS坐标序列建模,获取ITRF2008框架下三维方向速度场。结果表明,参考站水平方向平均运动速度为31.72 mm/a,方向为E22.76°S。为了进一步获取AHCORS水平差异性运动,将水平运动速度从ITRF2008框架转化到相对于欧亚板块的运动速度。结果表明,以欧亚板块为参考的平均运动速度为6.28 mm/a,方向为E2.65°N。垂直方向上,以淮河为界呈现出南方隆升、北方沉降的趋势。淮河以北有大面积沉降,大别山地区的隆起速率大于江淮丘陵区和黄山地区,最大隆起速度为6.96 mm/a;江淮丘陵区抬升速率相对平缓,平均抬升速率为2.0 mm/a;黄山地区的平均隆升速率约为3.6 mm/a。淮北地区沉降明显,最大沉降速率为32.82 mm/a,发生在SZDS站,该地区的明显沉降可能是近年来开采矿产资源所致。

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