“陆态网络”CORS站的时间序列分析预报
2014-03-27乔亚明
周 巍 , 田 亮 , 王 强 , 乔亚明
(1. 西安测绘总站,陕西 西安 710054)
中国大陆构造环境监测网络(简称陆态网络)二期工程于2012年正式投入使用,包括基准网、区域网、数据系统3大部分。其中基准网是陆态网络的主干框架,由260个CORS站组成。CORS站的建成为我国不断精化CGCS2000坐标框架提供了重要的数据来源[1],基于陆态网络基准站的相关研究也逐步成为研究的热点[2-4]。目前绝大部分CORS站观测时间较短,数据质量和稳定性相比国际IGS站还存在相当大的差距。为了更好地监测陆态网络基准站的稳定性,本文尝试采用部分CORS站观测时间序列进行建模拟合预报,并将预报值与实测数据进行比较分析,为用户选择使用CORS站提供参考。
1 数据概况
1.1 基准站概况
陆态网基准站整体分布比较均匀。本文随机选取北京房山、长春、广州、泸州、武汉等20个基准站2012年8月至9月连续观测数据进行分析预报。具体测站情况如表1所示。
表1 基准站概略位置汇总
1.2 数据预处理
数据预处理采用GAMIT(10.40版)/GLOBK数据处理软件[5],处理流程如图1。
图1 GAMIT/GLOBK软件数据处理流程
2 预报模型
基准站观测时间序列预报模型选用经典的自回归移动平均模型(ARMA模型)[6],其定义如下:
其中,{εt}~WN(0, σ2),(p,q)为模型的阶数,p,q ≥ 0为整数, {Xt}~ARMA(p,q)。
由于AMRA模型要求所处理的时间序列必须为平稳时间序列,但实际CORS站在观测时往往受各种外界因素的影响,导致测站时间序列包含了各种非平稳的趋势项以及周期项。因此,在建立时间序列模型时首先采用差分办法来剔除其中的非平稳因素,然后再建立ARMA模型。这种基于差分后的ARMA模型又称整合自回归移动平均模型[7],简称ARIMA模型, {Xt}~ARIMA(p,d,q)。
3 模型预报算例分析
3.1 模型参数估计
CORS站观测时间序列经GAMIT/GLOBK软件处理后,运用ARIMA模型进行建模拟合预报,各CORS站建模参数如表2所示。
3.2 时间序列模型预报
CORS站观测时间序列经ARIMA模型拟合后,可以实现对时间序列的预报功能,如表3所示。
3.3 分 析
统计显示,所有测站均经过一阶差分(主要剔除板块速度场的趋势性影响)才转化为平稳序列。运用CORS站30 d左右观测数据(08-02~08-31)预报未来3 d(09-01~09-03)的测站XYZ坐标差值,见表3。从统计的所有CORS站差值不难发现:①ARIMA模型建模效果比较理想,对于整体测站观测时间序列的拟合精度都达到cm量级,可见该经典模型对于处理测站观测时间序列是行之有效的;②所有CORS站时间序列预报差值最大值为9.42 cm,绝大部分差值(约70%)控制在5 cm以内。可见本文选取的这些测站在2012年8、9月份观测整体是稳定的。另外,我们可以通过设定阈值达到监测稳定性的目的。如果CORS站实际观测值与预报拟合值出现较大偏差,则说明CORS站周边环境发生较大变化或者观测设备出现变故。具体阈值大小必须具体分析。
表2 ARIMA建模阶数统计
表3 CORS站预报3 d实际观测值与预测值差值表
4 结 语
陆态网络CORS站观测是不断精化和维持CGCS2000坐标框架的重要数据来源,如何不断提高CORS站的观测精度和稳定性是面临的首要问题[8]。本文从时间序列分析的角度出发,利用经典时间序列分析模型对20个CORS站1个月的观测数据进行了建模拟合预报,实际观测值与预报差值的统计结果初步验证了建模预报的有效性。下一步工作需要从三个方面着手:①不断完善ARIMA模型,从而更加适应CORS站观测时间序列分析;②通过大量实验研究阈值的设定环境和设定办法;③根据CORS站预报值解算该站点的最优坐标值。
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