公共文化服务平台

搜索到661篇“ GPS时间序列“的相关文章

GPS时间序列共模误差提取方法及对比分析: 2024年; 区域GPS网中,各个测站坐标时间序列会存在共模误差(CME),该误差会对GPS测站坐标精度产生一定影响,因此去除共模误差对提高站点观测精度具有重要意义。本文在叠加滤波方法的基础上,以各个GPS站点相关性大小为权重进行加权,利用相关加权滤波方法对辽宁及周边省份GPS观测数据进行处理分析,提取共模误差向量,并与叠加滤波的结果进行对比和分析。结果表明,两者均能在一定程度上提取共模误差向量,相关加权叠加滤波法比叠加滤波法具有更好的适用性,均方根提升更为明显,能够更好地提取共模误差。; 孔祥瑞李梦莹翟丽娜王喜龙

中国大陆连续GPS时间序列垂向周期信号空间分布: 2023年; 利用中国大陆构造环境监测网络连续GPS基准站数据,揭示垂向周期振幅及相位的空间分布特征。结果表明,各站垂向周期信号表现出明显的季节变化,半年周期信号的平均振幅只有年周期信号的1/4,二者呈现出不同的空间分布。年周期信号的振幅在空间上自西向东逐渐递减,东南沿海地区振幅较小,川滇地区年周期振幅较大;半年周期振幅自西南向东北逐渐减小,华北地区和川滇地区的半年周期现象较为明显。年周期与半年周期信号的相位有较大差异,年周期信号的峰值出现在2月到8月之间,半年周期信号峰值大多出现在1月和5月,并且有明显的分区特征。年周期信号峰值出现的时间会随纬度的增大逐渐变晚,同纬度下沿海地区的年周期信号峰值出现月份晚于内陆;半年周期信号峰值在西南、东北、华北地区多出现在5月,在华南、华中、西北北部地区多出现在1月。; 苗培钰肖根如郭增杨佳敏; 关键词：GPS时间序列 PPP 最小二乘法小波分析

震后GPS时间序列拟合模型: 2021年; 震后形变是研究岩石圈流变学结构及断裂带内力学性质的重要数据。地震发生后,同震破裂引起的地表形变将继续累积,其物理机制主要有震后余滑、粘弹性松弛及孔隙回弹。在利用不同方法来探讨震后主要机制的过程中,震后形变量通常作为模型的重要约束值。作为空间大地测量的重要手段,GPS坐标时间序列可详细记录地表的震后形变过程,对于形变过程通常采用对数或指数函数来进行拟合分析。然而,多数研究表明,单一模型不能代表整个震后形变过程,尤其是在长期的震后GPS时间序列拟合中,早期数据容易被剔除。在现有研究基础上,提出一种基于对数/指数函数附加线性改正的模型,以期改进拟合效果。; 李经纬占伟郭炳辉; 关键词：震后形变 GPS时间序列

基于GPS时间序列分析的地震前后噪声特性差异性研究: 2021年; 针对现有地震预测研究中噪声特性分析研究较少,就较大地震对GPS时间序列噪声特性的影响进行分析.选取较大地震及相应的临近测站,将GPS时间序列按照时间跨度分为震前4~3 a、前3~2 a、前1~0 a、震后0~1 a、后1~2 a五个时段,分别求取各时段的谱指数,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声特性分析,然后对结果进行对比.结果表明:地震前后谱指数、速度场、振幅相位等变化较大,GPS时间序列噪声特性对地震响应明显;部分测站地震前后谱指数、速度场、周年振幅等较震前1~0 a具有一致性;地震孕育阶段,闪烁噪声+白噪声(FN+WN)在所有最优噪声模型中所占比例上升,闪烁噪声+随机漫步噪声+白噪声(FN+RWN+WN)中FN在所有噪声分量中所占比例上升,震后均下降,与地震时能量释放,地震后站点运动态势恢复常态相一致.; 杨登科; 关键词：GPS时间序列地震预测噪声特性地震前兆

汶川地震后龙门山断层中段愈合过程的GPS时间序列反演被引量：4: 2021年; 利用汶川地震后、芦山地震前3年时间(2010.30—2013.30)的GPS连续站时间序列结果,采用TDEFNODE负位错反演程序,对龙门山断层中南段闭锁程度和滑动亏损速率动态演化进行了反演计算与分析,并讨论了汶川地震后断层中段的愈合过程和西南段的大震背景。结果表明:①汶川地震震中周边破裂区域的闭锁程度逐渐增强,由2010年基本处于蠕滑状态,至2013年处于较强闭锁状态;闭锁范围也逐渐增大,由汶川震中西南方向逐渐趋近震中位置,表明该部分断层正在快速愈合。汶川震中北东方向的大部分破裂区域依然处于蠕滑状态,表明该部分断层还未开始愈合。②芦山地震震中附近及其西南方向断层一直处于强闭锁状态,且完全闭锁区域的滑动亏损速率逐年减小,可能表明愈合区域分担了部分巴颜喀拉块体对四川盆地的挤压作用。以上结果表明,龙门山破裂断层不同段震后愈合过程和活动特征都有显著差异;处于强闭锁状态的龙门山断层西南段,在挤压弹性应变快速积累的情况下,发生大震的背景有所增强。; 赵静占伟任金卫江在森顾铁刘杰牛安福苑争一; 关键词：GPS时间序列汶川地震愈合过程

基于GPS时间序列的震后形变分析和机制研究: 自上世纪90年代以来,GPS由于高精度、大范围、全天候等特性,被广泛应用于大地测量和地球动力学的许多领域,揭示了许多其它手段难以认知的地球物理现象。GPS观测的位置变化完整地捕获了整个地震周期的地壳形变,包括地壳应力积累...; 苏利娜; 关键词：GPS时间序列震后形变; 文献传递

基于高斯模型的样本缺失GPS时间序列重构方法: 2020年; 缺失样本的存在会造成GPS时间序列速度估计的不确定性,从而影响GPS时间序列的应用。针对该问题本文提出一种基于高斯模型的样本缺失GPS时间序列重构方法,首先利用高斯概率密度函数对GPS时间序列的先验分布进行建模,在此基础上构建全概率贝叶斯统计模型,采用期望最大(Expectation Maximization,EM)算法对模型参数(隐变量)进行迭代更新并计算其最大似然估计值,最终完成信号重构。分别对随机缺失和分段连续缺失两种情况进行实验分析,结果表明所提方法相对于传统插值方法可以获得更好的重构性能。; 周知红; 关键词：GPS时间序列信号重构先验分布

深度学习预测GPS时间序列在探索门源M_S6.4地震前兆中的应用被引量：2: 2020年; 以2016-01-21门源MS6.4地震为例,提出用深度学习预测的GPS时间序列研究地震前兆。用震中附近门源台(QHME)、民乐台(GSML)及古浪台(GSGL)无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络,得到高精度的GPS时间序列预测模型,再分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测。对比预测时间序列与真实时间序列发现,震前2条时间序列大部分的相似性指标比无震时低,说明震前预测时间序列与真实时间序列差异明显,同时考虑震前时间序列的趋势异常,认为出现了异常时段;3个台站分别在E、N、U方向出现多个异常日期,且不同台站具有相同的异常日期,说明探索到了地震前兆。; 陈善鹏尹玲梁诗明胡向阳余小燕; 关键词：GPS时间序列前兆异常

GPS时间序列噪声特性分析——尼泊尔与藏南为例被引量：1: 2020年; 选取喜马拉雅地震带上尼泊尔与藏南地区16个IGS台站近三年的GPS时间序列数据,通过编程计算进行详细分析。利用GPS单站、单日解观测序列James L.Davis周期模型对所有IGS台站进行线性变化速率,周期、半周期系数及残差序列的提取。对残差序列中存在数据缺失的时间段,采用3次样条差值拟合方法补齐缺失数据,按照3倍中误差限差原则剔除孤立点。对提取的残差序列所包含的非构造运动引起的时空相关噪声,应用主成分PCA/KLE方法对整个测区的共模误差(CME)进行分析,对剔除CME后的噪声采用功率谱分析方法确定该地区的噪声类型为"闪烁噪声+白噪声"。; 许伟司延发; 关键词：时间序列 CME 功率谱分析

南极和格陵兰地区GPS时间序列分析与应用: 高精度GPS(Golbal Position System)时间序列是研究地壳运动的主要方法之一,能够为冰后回弹(Glacial isostatic adjustment,GIA)建模提供外部检核和新的约束,进而对板块运...; 李文浩; 关键词：GPS 格陵兰噪声模型异常信号; 文献传递

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈