基于ICA的垂向GNSS坐标时间序列时空分析建模及反演的理论与方法.docx

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1、基于ICA的垂向GNSS坐标时间序列时空分析建模及反演的理论与方法刘斌长沙理工大学公路地质灾变预警空间信息技术湖南省工程实验室，湖南长沙410114GNSS坐标时间序列中包含不同的地球物理信号和解算误差，隐含的不同地壳形变信息难以量化分离，这制约着人们进一步利用GNSS坐标时间序列深入分析和研究地壳运动及其动力学过程。为此，论文将盲信号分离技术-独立分量分析(ICA)引入垂向GNSS坐标时间序列分析中，利用GNSS坐标序列的高阶统计信息，挖掘和提取GNSS坐标序列中不同地球物理驱动引起的地壳形变信息。具体内容包括。(1)提出基于ICA的GNSS坐标时间序列时空分析方法，利用ICA时空分析方法结

2、合区域垂向GNSS坐标时间序列数据进行了实例分析。在英国地区，对比了传统PCA时空分析与ICA时空分析方法，二者提取的共模分量有着不同的时空分布特征。ICA提取的共模分量与大气负荷和土壤水负荷位移在时空分布上有着较好的一致性，这表明ICA结果中共模分量有着更好的地球物理解释。进一步将ICA时空分析应用于喜马拉雅地区垂向GPS时间序列的季节性变化分析中，同样提取出了与不同负荷形变高度相关的独立分量。ICA时空分析方法解决了传统多元统计方法无法有效挖掘垂向GNSS坐标序列中不同负荷形变信息的问题。(2)研究了ICA时空滤波对于垂向GNSS坐标时间序列噪声特性和速率估计的影响。将ICA时空滤波方法应

3、用于南极地区垂向GPS坐标时间序列分析中，并对滤波前后各站点序列的噪声特性与速率变化进行分析。结果再次验证了ICA分离出与不同负荷形变有着较高相关性的共模信号，且ICA时空滤波有效削弱了南极地区GPS坐标序列中的得律噪声，能有效降低各站点速率估计的不确定度。在利用GPS站点估计速率评估南极地区不同GIA模型工作中讨论了共模误差的影响，时空滤波后的GPS站点速率估计结果与南极地区不同GIA模型预测更为一致。(3)结合ICA时空分析和变系数回归模型，提出一种ICA时空变系数回归模型来拟合区域垂向GNSS坐标序列中季节性变化信息。采用ICA时空变系数回归模型对262个全球IGS站垂向GPS坐标序列进

4、行建模拟合，结果表明变系数回归比最小二乘回归更能准确描述独立分量序列中的季节性变化，有更好的灵活性和适用性；建立的ICA时空变系数模型能够对区域内站点共性的季节性变化特征进行准确的拟合描述。(4)提出了一种基于ICA的垂向GNSS坐标时间序列反演区域水储量方法。将ICA时空分析中分离得到的水文负荷形变结合负荷格林函数系数矩阵对研究区域进行陆地水储量反演。川滇地区的应用实例表明,相比对GNSS坐标序列进行其他负荷模型改正获取水文负荷形变的做法，采用ICA分离水文负荷形变的方法更加可靠。采用GRACE重力卫星水储量反演结果和GLDAS水文模型数据对GNSS反演结果进行对比验证，结果表明GNSS坐标序列反演水储量方法容易受不准确的负荷改正影响，所提出的基于ICA的GNSS坐标序列反演水储量结果更加合理。