非构造形变对中国大陆GNSS基准站垂向周期运动的影响

梁洪宝 刘志广 黄立人 占 伟

1 中国地震局第一监测中心，天津市耐火路7号，300180

GNSS基准站的连续观测是地壳水平运动监测的主要手段之一，被广泛应用于地壳形变分析［1－4］、强震水平位移场监测［5－6］等。但GNSS基准站高程分量的应用成果甚少，造成GNSS高程分量数据资源的浪费。GNSS垂直位移时间序列既包含轨道误差及各种改正模型误差，如大气对流层和电离层改正、GNSS天线相位中心改正和环境因素（多路径效应）等的影响，也包含各种地球物理信号的影响，如地表流体质量变化可以引起GPS台站垂直位移的变化。目前，地表流体荷载形变量的计算主要采用格林函数［7］。地表流体质量变化部分可以在全球解释42% 的GNSS台站垂直位移变化［8］。朱文耀［9］、Bogusz［10］利 用GPS高程导出全球高程振荡运动及季节变化，发现地球存在以半周年和周年为周期的整体性扩张与收缩振荡运动。张鹏飞［11］利用GPS监测中国地壳的垂向季节性变化，并计算了大气压、非潮汐海洋负荷、积雪和地表水等质量负荷引起的地壳垂向季节性位移，但GPS估计的季节性变化结果与质量负荷预报结果存在明显的系统性差别，这说明GPS的垂向季节性变化是由包括上述质量负荷和其他未知因素综合作用的结果。要充分发挥我国大陆GNSS 基准站垂向分量数据在地壳监测中的应用，必须明确非构造形变对我国大陆区域内GNSS基准站垂向运动的影响。

1 数据处理

1.1 GNSS时间序列计算

利用GAMIT／GLOBK 10.4软件对2011～2013年陆态网络GNSS基准站和IGS站观测数据进行单天解算，数据采样间隔30s。

控制网采用三级控制［15］：1）全球性的子网（jzig），由全球挑选的77 个均匀分布的IGS 站与18 个网络工程站组成；2）全国性的子网（jzjz），由中国大陆及周边地区挑选的17个IGS 测站与34个网络工程基准站组成；3）230 个陆态网络新建GNSS 站按区域分为6 个子网（华北、东北、华南、川滇、新西、甘青），每个子网加入子网所在区域及周边地区的一些网络工程基准站和IGS 站。利用QOCA 软件st＿filter模块对所有站点的单日松弛解进行整网严密平差，获取ITRF 框架下GNSS基准站坐标时间序列。图1仅列出北京房山（BJFS）、上海（SHAO）、拉萨（LHAZ）和乌鲁木齐（URUM）4个站的垂向序列。

1.2 非构造形变计算

非潮汐海洋模型由美国国家海洋合作计划制定的海洋环流及其估值ECCO 模型提供，其基础是MIT 的全球环流模型和一个用于同化的Kalman滤波器。ECCO 模型覆盖区域从79.5°S～78.5°N，在赤道附近（20°S～20°N）纬度方向的分辨率为1／3°，而在高纬度地区纬度方向的分辨率降低到1°，经度方向的分辨率保持1°。垂直方向分为46层，海面附近150m 内垂直方向分辨率为10m，时间分辨率为12h；气压数据模型采用NECP（National Center for Environmental Prediction），时间分辨率为6h，空间分辨率为2.5°；积雪深度与土壤湿度数据采用GLDAS数据的NOAH 模型，其中土壤湿度模型由土壤深度为0～0.1、0.1～0.4、0.4～1.0和1.0～2.0m等4层模型组成，空间分辨率覆盖区域为60°S～90°N、180°W～180°E，时间分辨率均为3h。

图1 GNSS基准站垂向序列与荷载形变序列Fig.1 GNSS reference station vertical series and loading deformation series

荷载形变的计算采用格林函数原理，利用QOCA 软件对260个GNSS基准站荷载形变进行解算，获取GNSS荷载形变时间序列，如图1。对所有测站垂向荷载形变量值统计和比较发现，大气荷载形变量最大，尤其是华北地区靠近沿海的测站；其次是土壤湿度荷载形变，最大形变区域在川滇降水较多的地区；再次是积雪深度荷载形变，主要体现在新疆和东北等降雪较多的地区；最后是非潮汐海洋荷载形变，最大数值在1mm 左右。

2 非构造信息对GNSS基准站垂向运动的影响

利用非潮汐海洋、大气、积雪和土壤湿度产生的垂向荷载形变对GNSS 基准站垂向分量进行修正，主要体现在年周期和半年周期项的修正上。为了突出荷载形变对GNSS垂向分量的影响，对测站的垂向线性变化予以扣除。修正前后垂向序列的周期项用正弦函数拟合：

其中，振幅A和初始相位φ0为待估参数；对于周年项，ω＝2π／a，对于半周年项，ω＝4π／a；初始历元t0＝2011.0，t以a为单位。

修正结果如图2所示。通过修正，测站年周期振幅和初相变化较大，谐波明显趋于平滑；半年周期振幅和初相变化较小。

图2 GNSS测站垂向分量荷载修正前后的周期运动（正弦函数拟合）Fig.2 The periodic motion of GNSS sites vertical component before and after correction

陆态网络GNSS 基准站由于供电、仪器、维护等因素，个别测站观测数据缺失较为严重，因此本文选取其中241 个测站进行研究。经过非潮汐、大气、积雪和土壤湿度修正后，所有测站垂向荷载修正前后周年和半周年变化示意如图3、图4。

图3 修正前（蓝色）后（红色）GNSS测站垂向周年变化（正弦函数拟合，参考点为2011.0），箭头长度表示振幅，东向逆时针旋转的方位角表示初相位方向，箭头指向东、南、西、北方向依次表示正极值发生在0.25、0.50、0.75、0.0aFig.3 GNSS sites vertical annual variation before（blue）and after（red）correction（fitting for a yearly sinusoidal curve，with the reference point 2011.0）

图4 修正前（蓝色）后（红色）GNSS测站垂向半周年变化（正弦函数拟合，参考点为2011.0），箭头长度表示振幅，东向逆时针旋转的方位角表示初相位方向，箭头指向东、南、西、北方向依次表示正极值发生在0.125、0.25、0.325、0.50aFig.4 GNSS sites vertical semi－annual variation before（blue）and after（red）correction（fitting for a semiannual sinusoidal curve，with the reference point 2011.0）

从图3可看出，荷载修正前后测站垂向位置变化的周年项不仅振幅有显著变化，而且相位也存在一定程度的系统偏差，修正前比修正后滞后2～3个月。这种系统偏差可能是GNSS测站对地球物理因素影响“迟钝反应”的综合表现，因为地球物理因素的强度变化存在一个过程。如雨季时，土壤湿度达到最大值，随着水分的蒸发，土壤湿度降低，其对GNSS测站的垂向位移并不会随土壤湿度的变化而实时变化。当这种变化达到一定量值时才会引起GNSS测站垂向位移的变化，使GNSS测站的垂向位移变化的时间点与地球物理因素产生的荷载时间点存在一定的系统性偏差。对于中国大陆不同区域的测站，周年项的振幅和相位修正幅度也不尽相同，四川南部和云南地区振幅最大，其次是东北、华北和新疆北部，新疆南部、青藏高原东北缘和华南地区最小。从振幅来看，靠近东部沿海地区的某些测站修正效果较差，约占10%，其余地区修正效果较好，这可能是GNSS定位精度或地球物理模型不精确造成的。从初始相位看，东北地区修正前后正极值分别出现在3～4月和1～2月，华北地区分别出现在4～5月和1～2月，华南地区分别出现在3～4月和1～2月，川滇、西藏和青藏高原东北缘地区分别出现在3～4月和2～3月，新疆地区修正前后正极值分别出现在5～6月和2～3月。分别加半年，就是负极值月份。

从图4可看出，中国大陆不同区域的测站，半周年振幅和相位各不相同，东北、华南和新疆地区振幅较小，约为1～2mm；其余地区振幅较大，约为4～5mm。修正后，振幅平均减小1mm 左右，相位变化较小；修正前后，初相位差异较小，只有华北、华东地区测站相位差略大，相位修正前比修正后滞后10d左右。滇西和青藏高原西南地区修正前后正极值出现在每年的6月和12月，其余地区出现在每年1～2月和7～8月，分别加3个月就是负极值月份。

总之，非潮汐、大气、积雪和土壤湿度对GNSS基准站垂向分量的修正主要体现在周年项上，并且振幅和相位的修正幅度均较大；对于半周年项的修正，主要体现在振幅上，缩小幅度在1 mm 左右，相位修正幅度较小。

3 结 语

1）全球框架点的影响。由于GNSS 测站垂向分量存在周期性运动，因此，在GNSS 解算中作为全球框架点的测站假设只存在线性运动，这种假设是否对测站垂向周期运动特性有影响还需进一步研究。

2）不同非构造地球物理模型的影响。目前，关于气压、非潮汐海洋、积雪深度和土壤湿度等模型都是基于全球范围建立的，对于中国大陆区域不一定精确地符合，图3 中某些测站修正后振幅反而变大可能与此有关。因此，有必要优化选择或建立适合中国大陆区域的非构造地球物理模型。

3）不同修正方法的影响。本文先对非构造信息进行周期特性分析，获取周期运动特征，以此修正GNSS垂向序列，对一些较高频或较低频的非构造信息修正效果较差。即不同修正方法会对GNSS垂向序列中含有的非构造信息修正的频谱层次不一样，因此对非构造信息的修正方法还需进一步探讨。

4）某些测站周期运动不明显，是否受非构造地球物理因素的影响还需进一步讨论。

致谢：感谢华东师范大学董大南教授提供QOCA 软件和在非构造地球物理模型方面提供建议，感谢周峰博士在非构造形变计算和修正方面提供的帮助。

［1］牛之俊，马宗晋，陈鑫连，等.中国地壳运动观测网络［J］.大地测量与地球动力学，2002，22（3）：88－93（Niu Zhijun，Ma Zongjin，Chen Xinlian，et al.Crustal Movement Observation Network of China［J］.Journal of Geodesy and Geodynamics，2002，22（3）：88－93）

［2］李强，游新兆，杨少敏，等.中国大陆构造变形高精度大密度GPS监测—现今速度场［J］.中国科学D 辑：地球科学，2012，42（5）：629－632（Li Qiang，You Xinzhao，Yang Shaomin，et al.A Precise Velocity Field of Tectonic Deformation in China as Infered from Intensive GPS Observation［J］.Science China：Earth Sciences，2012，42（5）：629－632）

［3］武艳强，江在森，杨国华，等.汶川地震前GPS 资料反映的应变率场演化特征［J］.大地测量与地球动力学，2011，31（5）：20－25（Wu Yanqiang，Jiang Zaisen，Yang Guohua，et al.Evolution Characteristics of Strain Rate Field Reflected by GPS Data before Wenchuan Earthquake［J］.Journal of Geodesy and Geodynamics，2011，31（5）：20－25）

［4］王敏，沈正康，甘卫军，等.GPS 连续监测鲜水河断裂形变场动态演化［J］.中国科学D 辑：地球科学，2008，38（5）：575－581（Wang Min，Shen Zhengkng，Gan Weijun，et al.GPS Continuous Monitoring Xianshuihe Fault Deformation Field Dynamic Evolution［J］.Science China：Earth Sciences，2008，38（5）：575－581）

［5］武艳强，江在森，王敏，等.GPS 监测的芦山7.0 级地震前应变积累及同震位移场初步结果［J］.科学通报，2013，58（20）：1 910－1 916（Wu Yanqiang，Jiang Zaisen，Wang Min，et al.Preliminary Results of the Co－Seismic Displacement and Pre－Seismic Strain Accumulation of the Lushan Ms7.0Earthquake Reflected by the GPS Surveyin［J］.Chinese Science Bulletin，2013，58（20）：1 910－1 916）

［6］王敏，李强，王凡，等.全球定位系统测定的2011年日本宫城Mw 9.0级地震远场同震位移［J］.科学通报，2011，56（20）：1 593－1 596（Wang Min，Li Qiang，Wang Fan，et al.The Far Field Coseismic Displacement of 2011Mw9.0Earthquake in Japan Miyagi Determinate by Global Positioning System［J］.Chinese Science Bulletin，2011，56（20）：1 593－1 596）

［7］Farrell W E.Deformation of the Earth by Surface Loads［J］.Reviews of Geophysics and Space Physics，1972，10（3）：761－797

［8］Dong D，Dickey J O，Chao Y，et al.Geocenter Variations Caused by Atmosphere，Ocean and Surface Ground Water［J］.Geophysical Research Letters，1997，24（15）：1 867－1 870

［9］朱文耀，付养，李彦.利用GPS高程导出的全球高程振荡运动及季节变化［J］.中国科学D 辑：地球科学，2003，33（5）：470－481（Zhu Wenyao，Fu Yang，Li Yan.Global Elevationvibration and Seasonal Changes Derived by the Analysis of GPS Height［J］.Science in China：Earth Sciences，2003，33（3）：470－481）

［10］Bogusz J，Figurski M.GPS－Derived Height Changes in Diurnal and Sub－Diurnal Timescales［J］.Acta Geophysica，2012，60（2）：295－317

［11］张飞鹏，董大南，程宗颐.利用GPS监测中国地壳的垂向季节性变化［J］.科学通报，2002，47（18）：1 370－1 379（Zhang Feipeng，Dong Danan，Chen Zhongyi，et a1.Seasonal Vertical Crustal Motions in China Detected by GPS［J］.Chinese Science Bulletin，2002，47（21）：1 772 －1 779）

［12］占伟，武艳强，章力博，等.陆态网络GNSS 连续站分区解算方案的对比分析［J］.地震，2014，34（4）：136－142（Zhan Wei，Wu Yanqiang，Zhang Libo，et al.Comparative Analysis of Sub－Network Division Schemes of GNSS Permanent Stations in TEONET［J］.Earthquake，2014，34（4）：136－142）