中国大陆非构造负荷地壳形变的区域性特征与改正模型

盛传贞

（中国地震局地质研究所，北京 100029）

自20世纪90年代初以来，GPS空间大地测量学的迅速发展和全面应用，为全球范围各种规模尺度的地壳运动和构造形变观测提供了革命性的手段，使高精度、大范围、全天候、低成本的大地测量变成了现实。为及时把握GPS空间对地观测技术为防震减灾应用带来的机遇，我国先后于1997～2000年和2007～2012年实施了国家重大科学工程 “中国地壳运动观测网络”和“中国大陆构造环境监测网络”，在中国大陆及周边建立了由260个连续GPS观测站和2 056个非连续GPS观测站构成的高精度、高密度观测网络，为精细而定量地研究中国大陆不同构造区域的现今地壳运动方式和构造形变演化态势提供了至关重要的基础平台。

近年来，随着GPS星座系统、观测设备、处理软件和全球服务的进一步完善和发展，在正常观测环境和规范测量方式下，基于约24小时的连续静态观测和标准化的GPS数据处理策略，已经实现以 “数毫米”量级的精度（水平向优于3mm、垂直向优于6mm）获得站点在全球参考框架下的单日平均坐标。因此，通过对 “中国地壳运动观测网络”等工程的各GPS站点进行长年累月的连续观测或间歇性的非连续观测，可获得其高精度坐标位置随时间变化的序列过程。据此，我们不仅能够估计各站点的平均运动速度，而且能够解析其运动变化过程，并直接获取到一系列量值较为显著的非线性变化现象，如同震位移、震后驰豫形变、活动断裂的慢地震滑移等等。但是，当我们关注和地震危险性相关的构造运动或地壳形变时，GPS站点坐标变化时间序列中所包含的一些系统性误差，尤其是一些非构造形变的干扰将不容忽视，因为许多非构造干扰（如时变的大气潮汐、区域海洋潮汐、陆地水负荷等等）所产生的地壳形变或站点位移，往往与构造形变处于同一量级。因此，如何从GPS的坐标变化时间序列中有效地分离和剔除各种非构造形变的影响，使其更好地服务于地震危险性监测与分析，一直是GPS大地测量领域兼具重要科学意义和迫切实际需求的研究课题。

本论文以非构造负荷形变对中国大陆GPS坐标时间序列的影响为主题，以中国大陆及周边高精度连续GPS观测资料为基础，对不同区域时变大气潮汐、区域海洋潮汐和陆地水负荷所引起的非构造形变特征开展定量研究，并将改正模型应用于中国大陆连续GPS观测站和非连续GPS观测站的坐标变化时间序列中，获得了更加接近真实构造形变的结果，使其更加有效地反映构造形变。具体的研究和探讨主要有以下几个方面：

（1）归纳总结国内外高精度GPS数据处理优化方法和先进策略，采用美国JPL的GPS前处理软件GIPSY和后处理平差软件QOCA，对中国大陆各区域典型连续GPS观测站数据进行了严密处理，获得了高精度坐标变化时间序列，为进一步分离和研究不同区域非构造形变特征提供了基础数据。

GPS坐标变化时间序列中既包含着一系列随机误差、模型偏差、参数误差，也包含地表负荷（如大气潮汐、区域海洋潮汐及陆地水负荷）引起的非构造形变信息。为了从高精度GPS时间序列中有效获取中国大陆不同区域的非构造负荷形变，我们选取了具有区域代表性的连续GPS观测站，并在严密的数据处理中采用了GIPSY软件的精密单点定位（PPP）策略和基于固定点法则的整网模糊度解算方法（Ambizap）；同时，选用了国际上最新的先验对流层延迟模型ECMWF（European Centre for Medium－Range Weather Forecasts）和对流层投影函数VMF1（Vienna Mapping Function 1），并纳入高阶电离层影响改正，对GPS数据处理的关键模型进行了优化。最后，通过联合平差与地壳形变分析软件QOCA，扣除了GPS时间序列中的构造形变（构造运动速率、地震影响等）及站点异常影响，突出了中国大陆各区域非构造形变。

（2）分析研究了中国大陆及周边大气潮汐负荷的非构造形变影响，并针对目前国际上通用大气压数据中包含有许多虚假“潮汐分量”信号的实际情况，设计编制了一套20阶的Butterworth低通滤波器，有效地剔除了这种虚假 “潮汐分量”的影响，并较好地应用于中国大陆各区域的GPS时间序列中。

大气受到日月引力潮作用和局部热力作用产生大气潮汐和质量的重新分布，由此可引起地壳的非构造负荷形变。基于GPS的高精度观测，可探测和分辨大气负荷形变的存在。大气负荷包含潮汐负荷和非潮汐负荷，总体的大气负荷形变在地球表面的最大量值可达厘米级，主要出现在高纬度区域。我们的研究表明，对于中国大陆区域，大气潮汐现象所引起的垂向形变通常为亚毫米级，而北向和东向分量仅为垂向分量的1／10左右；其中，半日潮汐（S1）负荷形变振幅具有明显的纬度相关性，即同一纬度负荷形变的振幅基本一致，但相位随经度变化而不同。大气非潮汐负荷形变的计算主要利用实测大气压力资料，并通过格林函数积分获得。然而，考虑到目前国际上的大气压变化数据主要来源于ECMWF和NCEP等气象中心提供的重分析产品，由于模型缺陷、数据噪声和采样率等引起的混频效应，使这些大气压数据中包含有许多虚假的 “潮汐分量”信号。理论计算表明，这种虚假的 “潮汐分量”会对GPS时间序列产生垂向0.5～1mm、水平向0.1～0.2mm的偏差，使GPS时间序列产生周期为5～6天、半年和整年的多种波动，在GPS时间序列中不容忽视。为此，本文设计了一套阻带频率为1周／每天、阻带衰减为35dB的20阶Butterworth低通滤波器，有效地剔除了这种虚假 “潮汐分量”的影响，并获取了更加可靠的大气非潮汐分量。

（3）通过对比多种全球海洋潮汐模型在中国海域的差异性，提出采用高分辨率区域海洋潮汐模型进行潮汐负荷形变的改正，可有效避免GPS时间序列中长周期的非构造形变虚假信号。并通过对目前卫星测高资料的分析，说明当下海洋非潮汐改正的实用效果尚不可靠，需进一步提高海洋非潮汐模型精度。

中国大陆东濒太平洋，南临印度洋，海岸线蜿蜒悠长，海水的潮汐变化和非潮汐变化均会引起沿海及内陆一定范围的非构造形变。由于几种全球海洋潮汐模型在中国海域的分辨率不同，我们发现纳入高分辨率的区域海洋潮汐模型，可对沿海GPS站垂向M2潮汐波产生平均量值达1.1mm的改善，最大改正值可达5mm；若不考虑高分辨率的区域海洋潮汐模型，则会在GPS时间序列中产生“虚假”的长周期信号；而对于海洋非潮汐负荷形变，我们基于目前高精度卫星测高资料对沿海区域GPS观测站时间序列进行海洋非潮汐负荷形变改正后，仅少数站点的时间序列有所改善，究其原因在于目前的卫星测高资料仍不能完全满足高精度海洋非潮汐负荷形变计算和改正的要求。考虑到海洋非潮汐形变的最大振幅＜1mm，因此，我们建议在GPS数据处理和时间序列分析中，可暂不考虑海洋非潮汐负荷形变的影响。

（4）结合GRACE时变重力场和全球陆地水资料NCEP的各自优势，尝试研究了一种数据同化方法，获得了中国大陆兼顾时－空分辨率的陆地水负荷时变资料，并据此计算了不同区域的陆地水迁徙负荷形变。在此基础上，分析评估了该方法对GPS时间序列的改正效果。

陆地水负荷所产生的地壳形变量值在所有非构造形变中最为显著。中国大陆不同区域的陆地水负荷形变差异可达厘米量级。GRACE时变重力场和全球陆地水资料（NCEP）为目前计算陆地水负荷形变最重要的基础资料，两者均能反映陆地水的短期变化。其中，GRACE时变重力场不仅反映土壤湿度影响，而且还反映地表水和地下水影响，因而具有较高的精度，但存在时间分辨率较低的问题。全球陆地水资料（NCEP）提供0～2m深度范围的土壤湿度和积雪负荷，具有较高的时间分辨率，但不包含地表和地下水资料。针对两种资料各自的长短优劣，我们尝试研究了一种数据同化方法：以GRACE资料为主，以NCEP作为陆地水短时变化的有效补充，使陆地水负荷资料兼具GRACE在长时间尺度上的高精度和NCEP在短时间尺度上的高分辨率。基于同化结果，我们就中国大陆不同区域进行了验证分析，并利用小波分析方法讨论了陆地水迁徙负荷形变与GPS时间序列在低频分量的相关性及改善程度。结果表明，当陆地水迁徙负荷形变量大于GPS观测噪声时，改正效果明显；而对于信噪比较小的区域，改正效果较差甚至负面。

（5）以连续GPS观测资料和GRACE同化资料为基础，采用支持向量回归方法（SVR）联合反演区域非构造负荷形变模型，并针对中国大陆地表水变化显著性差异较大的两个典型区域，验证分析了该方法对连续GPS和流动GPS观测站时间序列的改善效果。

高精度GPS可直接探测到地表的非构造负荷形变，但往往包含有站点局域干扰和环境模型误差等方面的影响；而基于地球物理模型亦可获得各种地表负荷所引起的 “理论形变”，但地球物理模型参数的精度缺陷和输入资料的时空分辨率可能导致理论计算结果的偏差。为此，我们尝试以连续GPS观测资料作为基本观测量，以GRACE同化资料为约束，采用SRV（Support Vector Regressing）方法联合反演区域非构造负荷形变。在滇西地区和陇中黄土高原区域实际应用和效果验证表明，联合反演方法兼顾了GPS和GRACE资料的特点，并纳入了物理意义明确的模型约束，可避免对连续GPS的单一依赖，且联合反演结果能明显改善非连续GPS观测的时间序列。

中国大陆；非构造负荷形变；GPS时间序列；GRACE时变重力场；全球陆地水模型；大气负荷；海洋负荷