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CMONOC測(cè)站時(shí)序分析及周年相位約束聚類算法的應(yīng)用研究

2023-11-11 23:49:11武曙光
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2023年9期
關(guān)鍵詞:測(cè)站年度聚類

武曙光

海軍工程大學(xué)電氣工程學(xué)院,湖北 武漢 430033

中國(guó)大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)(CMONOC)是我國(guó)“十一五”規(guī)劃重大科技基礎(chǔ)設(shè)施。自1999年3月試運(yùn)行至今,已經(jīng)積累了20余年高質(zhì)量的GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù),綜合利用現(xiàn)有多方面的大地測(cè)量資料,充分開(kāi)展地球科學(xué)研究是當(dāng)前面臨的一項(xiàng)重要任務(wù)。論文圍繞CMONOC測(cè)站坐標(biāo)時(shí)間序列的非線性形變,評(píng)估了地表環(huán)境負(fù)載的影響效果,系統(tǒng)分析了CMONOC-Ⅰ時(shí)間序列的確定性模型和隨機(jī)模型,提出了一種用于識(shí)別區(qū)域異常位移信號(hào)的周年相位約束聚類算法(PACA),并聯(lián)合GPS、GRACE、地表負(fù)載模型(SLM)等技術(shù)手段探測(cè)了西南地區(qū)CMONOC測(cè)站的地表形變特征。主要內(nèi)容如下。

(1) 定量評(píng)估了不同地表負(fù)載模型的改正效果差異,對(duì)全球633個(gè)GPS測(cè)站高程時(shí)間序列與GFZ、EOST兩家機(jī)構(gòu)提供的環(huán)境負(fù)載產(chǎn)品的周年信號(hào)特征進(jìn)行了研究。探測(cè)了環(huán)境負(fù)載改正后GPS高程時(shí)間序列的RMS減小率、周年振幅和相位的變化特征。結(jié)果表明,環(huán)境負(fù)載改正對(duì)全球大多數(shù)GPS測(cè)站的非線性形變具有積極的修正效果。經(jīng)過(guò)GFZ、EOST環(huán)境負(fù)載改正,全球分別有82.6%、87.4%的測(cè)站高程時(shí)間序列的RMS降低,RMS減小率在全球測(cè)站的均值分別為10.6%和15.4%,地表環(huán)境負(fù)載可以解釋約40%的GPS周年振幅。GPS高程時(shí)間序列與環(huán)境負(fù)載序列的周年相位差異是影響RMS減小率和周年振幅減小率的重要原因。

(2) 針對(duì)27個(gè)CMONOC-Ⅰ測(cè)站最近20年的坐標(biāo)時(shí)間序列,建立了確定性模型和隨機(jī)模型以及GFZ環(huán)境負(fù)載位移序列對(duì)測(cè)站坐標(biāo)時(shí)間序列的影響。結(jié)果表明,GFZ環(huán)境負(fù)載序列能夠合理解釋CMONOC-Ⅰ測(cè)站垂向分量的非線性形變,卻無(wú)法有效解釋水平分量的周年變化。經(jīng)過(guò)GFZ環(huán)境負(fù)載改正,63.0%坐標(biāo)分量的速度值減小,而速度不確定度卻有增大的趨勢(shì)。14.8%坐標(biāo)分量的最優(yōu)噪聲模型發(fā)生了變化,且WN+FN和WN+PL是兩種最主要的噪聲模型。測(cè)站速度不確定度與所在地年均降雨量和緯度存在一定線性關(guān)系,且與后者的線性關(guān)系更強(qiáng)。

(3) 提出一種周年相位約束聚類算法(PACA),用于提取GPS測(cè)站到不同相似度等級(jí)的聚類之中,并以聚類內(nèi)部測(cè)站平均年度位移信號(hào)反映區(qū)域地表公共形變特征。測(cè)站GPS周年相位作為新的約束條件有助于強(qiáng)化聚類過(guò)程,使得聚類內(nèi)部測(cè)站的年度位移信號(hào)的一致性增強(qiáng)。結(jié)果表明,PACA算法提高了聚類內(nèi)部測(cè)站的平均年度位移信號(hào)反映區(qū)域地表形變的代表性和準(zhǔn)確性。對(duì)于243個(gè)CMONOC測(cè)站,通過(guò)PACA算法得到了47個(gè)不同相似度等級(jí)的聚類,選取了內(nèi)部測(cè)站的年度信號(hào)符合程度較高的25個(gè)聚類,以其平均年度信號(hào)作為區(qū)域內(nèi)的年度地表形變,描述了中國(guó)大陸各區(qū)域的地表變形特征。除了有效劃分聚類,PACA算法也在尋找穩(wěn)定的、不包含區(qū)域異常信號(hào)的CMONOC測(cè)站方面發(fā)揮了重要的作用。

(4) 將PACA算法應(yīng)用于西南四省的58個(gè)CMONOC測(cè)站,并聯(lián)合多種技術(shù)手段(GPS、GRACE、SLM)深入探究西南地區(qū)的地表形變特征。分析表明,各聚類內(nèi)部測(cè)站的年度位移信號(hào)具有較強(qiáng)的一致性,而在聚類之間則表現(xiàn)出明顯差異,驗(yàn)證了PACA算法有助于精細(xì)地描述復(fù)雜地區(qū)的地表形變特征,同時(shí)對(duì)于提高GPS技術(shù)與其他技術(shù)聯(lián)合探測(cè)地表形變的一致性效果顯著。重點(diǎn)分析了位于四川盆地的一個(gè)聚類,結(jié)果表明,三峽庫(kù)區(qū)范圍內(nèi)的臨江CMONOC測(cè)站的垂向位移與庫(kù)區(qū)水位呈顯著的相關(guān)關(guān)系,三峽大壩對(duì)其上、下游的測(cè)站年度信號(hào)的一致性產(chǎn)生了影響。

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