[发明专利]热膨胀效应对GPS坐标时间序列影响的精确量化方法

说明书

本发明公开了一种热膨胀效应对GPS坐标时间序列影响的精确量化方法，包括：收集IGS基准站的地表温度时间序列，采集测站信息；计算热膨胀效应对IGS基准站坐标时间序列的总影响，即序列A；采用地表质量负载重分布模型计算环境负载引起的IGS基准站的垂直方向位移时间序列，即序列B；采用GPS精密数据处理模型得到IGS基准站的坐标时间序列，即序列C；从序列C中扣除序列B，得序列C‑B；从序列C‑B中扣除序列A，得序列C‑B‑A；基于序列C‑B和序列C‑B‑A提出数值指标量化热膨胀效应对GPS坐标时间序列的影响。本发明可获得温度变化引起的IGS基准站垂直方向实际运动，并采用数值指标准确量化热膨胀效应的影响。

技术领域

本发明属于非线性时间序列分析技术领域，并具体涉及一种热膨胀效应对GPS坐标时间序列影响的精确量化方法。

背景技术

GNSS坐标时间序列的变化受多种因素的影响，除了固体潮、海洋潮汐等已模型化的因素以外，还会受到环境负载(非潮汐海洋负载、大气压负载、水文负载等)及热膨胀效应等其他地球物理效应的影响。然而，目前已发布的坐标参考框架(如ITRF2008)提供的速度场模型未考虑这部分非线性运动，不能精确描述基准站的实际变化特征。因此，精化热膨胀影响计算模型，定量确定热膨胀造成的测站坐标时间序列季节性信号的影响，并探究相关的地球物理过程及其物理机制，不仅能得到更为精确、真实的测站位置和速度信息，反映出测站真实的运动变化，而且有助于研究冰后回弹及海平面变化、反演冰雪质量变迁等地球动力学过程，具有非常重要的理论意义和应用价值。

当前的研究成果表明，GNSS测站附近温度变化引起的测站天线观测墩和基岩热膨胀效应是坐标时间序列季节性信号的潜在贡献源之一，尤其是垂直方向上，在中高纬度地区测站的周年影响振幅可达3～4mm(Yan等，Contributions of thermal expansion ofmonuments and nearby bedrock to observed GPS height changes，GeophysicalResearch Letters，2009)。但是受限于全球IGS基准站测站观测墩和基岩信息缺失，难以精确计算并量化全球IGS基准站热膨胀效应在垂直方向上的影响及其对季节性信号的贡献。此外，使用不同的数学模型和评价指标也会造成不同学者计算出的结果差异较大。

发明内容

针对目前全球GNSS基准站垂直方向热膨胀效应影响难以精确量化的问题，本发明提供了一种热膨胀效应对GPS坐标时间序列影响的精确量化方法，该方法可精确计算由热膨胀引起的GNSS基准站垂直方向的位移时间序列，即垂直方向热膨胀影响时间序列。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

热膨胀效应对GPS坐标时间序列影响的精确量化方法，包括：

S1收集待分析区域IGS基准站的地表温度时间序列，采集测站信息，所述的测站信息包括观测墩高度、观测墩热膨胀系数、基岩泊松比、基岩热膨胀系数和基岩热扩散系数；

S2利用热膨胀效应影响模型，分别计算各IGS基准站由基岩热膨胀引起的垂直方向位移Δh(t)和由观测墩热膨胀引起的垂直方向位移ΔL(t)，Δh(t)和ΔL(t)之和即热膨胀效应的总影响，记为序列A，其中，t表示时刻；

S3采用地表质量负载重分布模型计算环境负载引起的IGS基准站的垂直方向位移时间序列，记为序列B；

S4采用GPS精密数据处理模型得到IGS基准站的原始坐标时间序列，记为序列C；

S5从序列C中扣除序列B，得序列C-B；从序列C-B中扣除序列A，得序列C-B-A；

S6采用序列C-B和序列C-B-A间的相关系数、加权均方根误差的改变程度和周期振幅的变化程度三个指标，来量化热膨胀效应对GPS坐标时间序列的影响。