基于ICA的垂向GNSS坐標(biāo)時間序列時空分析建模及反演的理論與方法

基于ICA的垂向GNSS坐標(biāo)時間序列時空分析建模及反演的理論與方法劉斌

長沙理工大學(xué)公路地質(zhì)災(zāi)變預(yù)警空間信息技術(shù)湖南省工程實(shí)驗(yàn)室，湖南長沙410114

GNSS坐標(biāo)時間序列中包含不同的地球物理信號和解算誤差，隱含的不同地殼形變信息難以量化分離，這制約著人們進(jìn)一步利用GNSS坐標(biāo)時間序列深入分析和研究地殼運(yùn)動及其動力學(xué)過程。為此，論文將盲信號分離技術(shù)-獨(dú)立分量分析(ICA)引入垂向GNSS坐標(biāo)時間序列分析中，利用GNSS坐標(biāo)序列的高階統(tǒng)計(jì)信息，挖掘和提取GNSS坐標(biāo)序列中不同地球物理驅(qū)動引起的地殼形變信息。具體內(nèi)容包括。

(1)提出基于ICA的GNSS坐標(biāo)時間序列時空分析方法，利用ICA時空分析方法結(jié)合區(qū)域垂向GNSS坐標(biāo)時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例分析。在英國地區(qū)，對比了傳統(tǒng)PCA時空分析與ICA時空分析方法，二者提取的共模分量有著不同的時空分布特征。ICA提取的共模分量與大氣負(fù)荷和土壤水負(fù)荷位移在時空分布上有著較好的一致性，這表明ICA結(jié)果中共模分量有著更好的地球物理解釋。進(jìn)一步將ICA時空分析應(yīng)用于喜馬拉雅地區(qū)垂向GPS時間序列的季節(jié)性變化分析中，同樣提取出了與不同負(fù)荷形變高度相關(guān)的獨(dú)立分量。ICA時空分析方法解決了傳統(tǒng)多元統(tǒng)計(jì)方法無法有效挖掘垂向GNSS坐標(biāo)序列中不同負(fù)荷形變信息的問題。

(2)研究了ICA時空濾波對于垂向GNSS坐標(biāo)時間序列噪聲特性和速率估計(jì)的影響。將ICA時空濾波方法應(yīng)用于南極地區(qū)垂向GPS坐標(biāo)時間序列分析中，并對濾波前后各站點(diǎn)序列的噪聲特性與速率變化進(jìn)行分析。結(jié)果再次驗(yàn)證了ICA分離出與不同負(fù)荷形變有著較高相關(guān)性的共模信號，且ICA時空濾波有效削弱了南極地區(qū)GPS坐標(biāo)序列中的冪律噪聲，能有效降低各站點(diǎn)速率估計(jì)的不確定度。在利用GPS站點(diǎn)估計(jì)速率評估南極地區(qū)不同GIA模型工作中討論了共模誤差的影響，時空濾波后的GPS站點(diǎn)速率估計(jì)結(jié)果與南極地區(qū)不同GIA模型預(yù)測更為一致。

(3)結(jié)合ICA時空分析和變系數(shù)回歸模型，提出一種ICA時空變系數(shù)回歸模型來擬合區(qū)域垂向GNSS坐標(biāo)序列中季節(jié)性變化信息。采用ICA時空變系數(shù)回歸模型對262個全球IGS站垂向GPS坐標(biāo)序列進(jìn)行建模擬合，結(jié)果表明變系數(shù)回歸比最小二乘回歸更能準(zhǔn)確描述獨(dú)立分量序列中的季節(jié)性變化，有更好的靈活性和適用性；建立的ICA時空變系數(shù)模型能夠?qū)^(qū)域內(nèi)站點(diǎn)共性的季節(jié)性變化特征進(jìn)行準(zhǔn)確的擬合描述。

(4)提出了一種基于ICA的垂向GNSS坐標(biāo)時間序列反演區(qū)域水儲量方法。將ICA時空分析中分離得到的水文負(fù)荷形變結(jié)合負(fù)荷格林函數(shù)系數(shù)矩陣對研究區(qū)域進(jìn)行陸地水儲量反演。川滇地區(qū)的應(yīng)用實(shí)例表明，相比對GNSS坐標(biāo)序列進(jìn)行其他負(fù)荷模型改正獲取水文負(fù)荷形變的做法，采用ICA分離水文負(fù)荷形變的方法更加可靠。采用GRACE重力衛(wèi)星水儲量反演結(jié)果和GLDAS水文模型數(shù)據(jù)對GNSS反演結(jié)果進(jìn)行對比驗(yàn)證，結(jié)