环境负载对香港地区GNSS站非线性运动及噪声特性的影响

李丰翔

(山东省国土测绘院, 山东 济南, 250013)

0 引言

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)在大地测量、海洋学、气候变化等领域有着广泛应用,为相关基础研究提供了丰富的数据。GNSS台站有着明显的年周期变化,包括非潮汐海洋负载、大气负载、水文负载在内的环境负载是造成测站非线性变化的主要因素。环境负载造成地面非线性变化的量级不容忽视,利用现代大地测量手段可以精确测量环境负载引起的地面运动,同时,这些非线性变化也会对GNSS的观测精度造成不良影响。因此,研究环境负载对GNSS坐标时间序列的影响并对其进行改正是提高GNSS观测精度的重要手段之一。

国内外学者对大气、海洋、陆地水等对GNSS台站坐标时间序列的影响做了大量研究。姜卫平等利用全球地球物理流体中心提供的质量负荷模型推导出的环境负载变化校正了233个全球分布的GNSS点位,结果表明,64%站均方根误差(root mean square, RMS)值出现下降,但质量荷载位移与GNSS观测结果不一致的原因未做详细讨论。通过研究大气负荷、非潮汐海洋负荷以及水文负荷等因素影响,发现这些因素可以解释部分的测站垂直方向的年周期变化。目前环境负载主要是通过环境负载模型进行改正,通过不同方法获得的环境模型对于全球坐标时间序列的改正效果不同。

本文的主要目的是利用香港地区2013—2019年的GNSS数据,研究环境负载对GNSS测站非线性运动的影响,同时利用极大似然估计研究环境负载改正前后坐标时间序列噪声的变化特性。

1 研究区域和数据资料

香港位于低纬沿海地区, 濒临中国南海。本文选取了香港6个GNSS站的6年(2010—2019年)的观测数据作为实验数据，6个测站分别为石碑山站(HKOH)、锦田站(HKKT)、沙田站(HKST)、昂坪站(HKNP)、梅窝站(HKMW)，昂船洲站(HKSC)，GNSS数据由海岸水位观测系统网站(Système d’Observationdu Niveau des Eaux Littorales, SONEL)网站(http://www.sonel.org)提供，本文利用Bernese的动态精密单点定位(precise point positioning, PPP)模块对数据进行动态解算，并得到小时解。

实验数据跨度6年,数据采样率为30 s。数据使用Bernese软件进行解算,解算策略如表1所示,

表1 GNSS数据解算策略

环境负载主要包括大气负载、水文负载和非潮汐海洋负载。大气负载数据和非潮汐海洋负载数据是由全球地球物理流体中心(http://loading.u-strasbg.fr/ITRF/)提供,大气负载数据时间间隔为3 h,格网大小为0.25°×0.25°;非潮汐海洋负载数据的时间分辨率为12 h,空间分辨率为1°。水文负载由德国地学中心(http://rz-vm115.gfz-potsdam.de:8080/repository)提供,时间间隔为24 h,格网大小为0.5°×0.5°。

2 实验结果和讨论

2.1 环境负载对坐标时间序列非线性变化的影响

为了研究GNSS坐标时间序列非线性运动的机制并提高坐标时间序列的精度,本文分析了环境负载对测站非线性位移的影响。

图1是本文所使用的测站的PPP位移序列和环境负载位移序列,从图中可以看出,PPP序列在每个方向都有着很明显的周年信号,而环境负载位移序列在北(north,N)方向和垂直(up,U)方向有着很明显的周年信号,且与PPP位移序列符合度较好;东(east,E)方向的环境负载位移序列的量级较小,年周期信号较另外两个方向不明显。这说明环境负载位移可以解释部分的测站非线性位移现象。

图1 各测站相对坐标时间序列(灰色)和环境负载时间序列(黑色)

为了分析环境负载位移对测站非线性位移的贡献,本文根据式(1)计算了每个测站的各个方向环境负载位移的贡献C(Contribution),如表2所示。

表2 环境负载位移对测站非线性位移的贡献 单位：%

(1)

式中,

A

为进行环境负载后的序列的平均振幅；

A

为未进行环境负载改正的序列的平均振幅。

由表2可知,各个测站E方向环境负载的贡献普遍较小,平均贡献率为25%。N方向和U方向环境负载贡献率的均值分别为39%和42%。换言之,通过环境负载改正后,坐标时间序列N、E和U三个方向的非线性位移会分别降低39%、25%和42%。

2.2 环境负载对坐标时间序列噪声的影响

连续GNSS观测站受到多种噪声的影响,其坐标时间序列中存在白噪声(white noise,WN)、非整数谱指数幂律噪声(power law noise,PL)、随机游走噪声(random walk noise,RWN)和闪烁噪声(flicker noise,FN)等。本文对环境负载进行了改正,并对改正前后的坐标时间序列运用极大似然估计方法进行研究,分析了测站的最佳噪声模型,对各噪声分量进行了定量分析。研究结果如表3所示。

表3 环境负载改正前后坐标时间序列噪声特性分析

由表3可得,进行环境负载之后,多数测站的最佳噪声模型未发生改变,仅有HKMW测站的U方向和HKSC测站的E方向的最佳噪声模型由WN/FN变为了WN/RWN。白噪声的改善并不明显,有色噪声(主要是闪烁噪声)改善幅度较大,平均改善25.01%。这也说明了环境负载位移序列主要受闪烁噪声的影响。通过以上分析表明,进行环境负载改正后,坐标时间序列的噪声明显降低,坐标时间序列的精度得到明显提高。

3 结束语

利用香港地区6个GNSS站的6年的观测数据,研究了环境负载因素对GNSS站非线性运动和噪声特性的影响。通过研究环境负载对时间序列非线性运动的贡献得知,各个测站E方向、N方向和U方向环境负载分别能够解释25%、39%和42%的测站非线性运动。对进行过环境负载之后的时间序列进行噪声特性分析发现,进行环境负载之后,多数测站的最佳噪声模型未发生改变,仅有HKMW测站的U方向和HKSC测站的E方向的最佳噪声模型由WN/FN变为了WN/RWN。白噪声的改善并不明显,有色噪声(主要是闪烁噪声)改善幅度较大,平均改善25.01%。这也说明了环境负载位移序列主要受闪烁噪声的影响。