利用GPS和GRACE监测地表质量负荷引起的周期性形变

邵楠，包晗

(沈阳市勘察测绘研究院，辽宁 沈阳 110004)

利用GPS和GRACE监测地表质量负荷引起的周期性形变

邵楠*，包晗

(沈阳市勘察测绘研究院，辽宁 沈阳 110004)

GPS可以监测地表质量负荷变化引起的地表形变。GRACE数据反映地表重力场变化，也可以进一步计算地表形变。本文简要介绍了两种监测手段的原理和特点，并以BJFS、BJSH、JIXN三个陆态网基准站为例，利用GPS和GRACE联合监测垂直方向地表形变特征，主要针对周期性变化进行对比分析。结果表明，GPS和GRACE所计算的地表形变在垂直方向总体上具有较好的一致性，但在幅值上存在一定的差异性。

GPS；GRACE；质量负荷；季节性形变

1 引 言

随着卫星技术的发展，空间大地测量技术为研究地表形变和地球重力场变化提供了越来越多的手段。GPS技术的发展，提供了全球400多个站近20年的监测序列。其中，GPS垂向时间序列主要表现为地表负荷变化引起的周期性形变，主要包括大气、积雪、土壤水等负荷[1，2]。同时，GPS垂向时间序列中的周期性变化可能也受GPS解算误差、基岩的热胀冷缩等因素影响[3]。随着GPS技术的发展和数据处理方法的进步，GPS在监测地表非构造形变领域已有了广泛的研究[4～6]。GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)卫星的成功发射，为获取地球重力场变化提供了很大便利。GRACE数据可以反演地表质量变化信息，进一步计算质量负荷变化引起的地表位移[7]。

一些研究表明，在水储量变化显著的地区，GPS和GRACE得到的地表形变具有很好的一致性，如喜马拉雅地区[8]、亚马逊地区[9]等。但在一些地区也存在明显差异，如欧洲地区[10]。本文针对华北地区，选取了陆态网3个GPS测点的垂向时间序列，同时采用CNES/GRGS的10天分辨率的GRACE数据计算了质量变化引起的地表位移。进一步对比分析了GPS和GRACE地表形变的差异性并对二者间差异产生的原因进行了探讨。

2 数据源及形变计算

2.1 GPS数据

我们选取中国大陆构造环境监测网络(简称陆态网)的BJFS、BJSH和JIXN三个GPS测站的垂向时间序列。其空间位置分布如图1所示。数据采用GAMIT/GLOBK软件处理，首先利用GRAMIT处理得到测站的单日松弛解，然后结合IGS站数据处理结果通过全球分布的ITRF参考框架点进行七参数相似变换，约束至ITRF2008框架下。处理中对流层映射函数为HGMF、DGMF；无高阶电离层改正；潮汐模型为IERS2003，进行了极潮和海潮改正(FES2004)；无大气负荷改正。

图1研究区域(左图)和GPS测点位置(右图)示意图

2.2 GRACE计算地表形变

利用GRACE卫星可以反演地表质量变化引起的位移，可以通过GTACE球谐系数和负荷勒夫数来计算[11]，垂向地表形变计算过程由式(1)表达：

(1)

3 GPS和GRACE地表形变对比分析

GPS和GRACE周期形变均是主要由地表质量的周期性变化所引起的，但二者计算所得的位移有所区别。GPS处理中没有进行负荷改正，但GRACE数据在处理中进行了大气负荷和非潮汐海洋负荷的校正，因此，在将二者进行对比时，需要对GPS数据进行大气和非潮汐海洋负荷的校正或者将相应负荷加入GRACE计算的形变序列中。根据以往研究，在中国地区，非潮汐海洋负荷的变化很小[5]，因此在本文中，我们进行了大气负荷校正。我们利用GGFC (Global Geophysical Fluid Center) 提供的程序(http：//geophy.uni.lu/ncep-loading.html)和NCEP (National Center of Environmental Protection) 提供的时间分辨率为 6 h，空间分布率为2.5°×2.5°的大气数据计算了三个测站的大气负荷并加入了GRACE计算的负荷形变中。为了方便对比，所有数据进行了10天的滑动平均以归一到统一的时间分辨率。

利用上述方法，我们得到了3个测站的GRACE计算的地表负荷形变。本文中主要研究GPS和GRACE形变非线性变化，因此所有时间序列我们均去除了线性项。3个测站GPS时间序列和GRACE形变序列如图2所示。从图中可以看到，总体上两者都呈现了周期性变化，这主要是由于地表负荷的周期性形变引起的(大气和陆地水负荷)。为了更明确其中的周期性变化特征，我们对其进行了频谱分析，所有序列均呈现明显的周年和半周年变化。其中BJFS站的GPS和GRACE形变序列的频谱分析结果如图3所示。

图2 3个测站GPS和GRACE形变序列

为了进一步对比分析GPS和GRACE数据的联系，我们定义式(2)的均方根减少率来表明各站点GPS和GRACE形变序列的影响。当GPS和GRACE数据完全一致时，减少率为100%。经过计算，3个测站均方根分别降低了16.4%、10.7%和14.4%。结果表明3个测站GPS和GRACE数据均有一定程度的一致性。

(2)

尽管GPS和GRACE数据均有明显的年周期和半年周期变化，但从图2和以上计算结果可以看到，3个站点中GPS在幅值上呈现了更显著的变化。这是因为GPS垂向数据的周期变化除了受地表负荷变化的影响，还受其他因素影响，如GPS解算策略、热弹性形变、基岩的热胀冷缩等因素；而GRACE数据仅对质量变化敏感，且GRACE数据空间分辨率较低，一般用来监测大尺度的质量迁移。

4 总 结

本文介绍了GPS和GRACE两种监测地表形变的技术，并通过实例分析对比了二者在监测地表形变上的差异。结果表明在BJFS、BJSH和JIXN三个测站上，两种技术所得到的形变序列均呈现了明显的年周期和半年周期性变化，这与地表质量变化的季节性变化特征一致。二者呈现了较好的一致性，但总体上GPS所呈现的振幅更为明显，这主要是GPS所得到形变序列不仅包含了质量负荷变化所引起的地表形变，还有包含了基岩形变、热弹性形变、GPS解算周期性误差等。GRACE数据主要反映区域水文负荷变化引起的地表位移，虽然我们加入了大气负荷改正，但还有非潮汐海洋负荷等因素并没有考虑，这也是造成其与GPS结果差异的原因之一。

[1] 姜卫平，夏传义，李昭等. 环境负载对区域GPS基准站时间序列的影响分析[J]. 测绘学报，2014，43(12)：1217～1223.

[2] 姜卫平，李昭，刘鸿飞等. 中国区域IGS基准站坐标时间序列非线性变化的成因分析[J]. 地球物理学报，2013，56(7)：2228～2237.

[3] Dong D，Fang P，Bock Y，et al. Anatomy of apparent seasonal variations from GPS-derived site position time series[J]. Journal of Geophysical Research： Solid Earth，2002，107(B4).

[4] Tregoning P，van Dam T. Atmospheric pressure loading corrections applied to GPS data at the observation level[J]. Geophysical Research Letters，2005，32(22).

[5] 王敏，沈正康，董大南. 非构造形变对GPS连续站位置时间序列的影响和修正[J]. 地球物理学报，2005，48(5)：1045～1052.

[6] Williams S D P，Penna N T. Non-tidal ocean loading effects on geodetic GPS heights[J]. Geophysical Research Letters，2011，38(9).

[7] Kusche J，Schrama E J O. Surface mass redistribution inversion from global GPS deformation and Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravity data[J]. Journal of Geophysical Research： Solid Earth，2005，110(B9).

[8] Fu Y，Freymueller J T. Seasonal and long-term vertical deformation in the Nepal Himalaya constrained by GPS and GRACE measurements[J]. Journal of Geophysical Research： Solid Earth，2012，117(B3).

[9] Davis J L，Elósegui P，Mitrovica J X，et al. Climate-driven deformation of the solid Earth from GRACE and GPS[J]. Geophysical Research Letters，2004，31(24).

[10] van Dam T，Wahr J，Lavallée D. A comparison of annual vertical crustal displacements from GPS and Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) over Europe[J]. Journal of Geophysical Research： Solid Earth，2007，112(B3).

[11] Kusche J，Schrama E J O. Surface mass redistribution inversion from global GPS deformation and Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravity data[J]. Journal of Geophysical Research： Solid Earth，2005，110(B9).

DetectingtheSeasonalDeformationsonEarthSurfaceUsingGPSandGRACE

Shao Nan，Bao Han
(Shenyang Geotechnical Investigation & Surveying Research Institute，Shenyang 110004，China)

GPS can be used in detecting the deformation caused by Earth surface mass loading. At the same time，GRACE data can reflect the change of gravity field，and further used to calculate the deformation. In this paper，we introduced the theory and characters of these two monitoring methods. We made three GPS stations，BJFS，BJSH and JIXN，as examples and detected the vertical Earth deformations using both GPS and GRACE，then we made a comparison and analysis about these two methods. The results show that GPS and GRACE show a good correlation in vertical direction and there are also certain difference in the amplitude of the variation.

GPS；GRACE；mass loading；seasonal deformation

1672-8262(2017)06-105-03

P228

A

2017—03—21

邵楠(1989—)，男，硕士，工程师，主要从事工程测量方面的技术工作。