基于ICA的垂向GNSS坐標時間序列時空分析建模及反演的理論與方法劉斌

長沙理工大學公路地質災變預警空間信息技術湖南省工程實驗室，湖南長沙410114

GNSS坐標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，這制約著人們進一步利用GNSS坐標時間序列深入分析和研究地殼運動及其動力學過程。為此，論文將盲信號分離技術-獨立分量分析(ICA)引入垂向GNSS坐標時間序列分析中，利用GNSS坐標序列的高階統(tǒng)計信息，挖掘和提取GNSS坐標序列中不同地球物理驅動引起的地殼形變信息。具體內容包括。

(1)提出基于ICA的GNSS坐標時間序列時空分析方法，利用ICA時空分析方法結合區(qū)域垂向GNSS坐標時間序列數(shù)據(jù)進行了實例分析。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荷和土壤水負荷位移在時空分布上有著較好的一致性，這表明ICA結果中共模分量有著更好的地球物理解釋。進一步將ICA時空分析應用于喜馬拉雅地區(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荷形變高度相關的獨立分量。ICA時空分析方法解決了傳統(tǒng)多元統(tǒng)計方法無法有效挖掘垂向GNSS坐標序列中不同負荷形變信息的問題。

(2)研究了ICA時空濾波對于垂向GNSS坐標時間序列噪聲特性和速率估計的影響。將ICA時空濾波方法應用于南極地區(qū)垂向GPS坐標時間序列分析中，并對濾波前后各站點序列的噪聲特性與速率變化進行分析。結果再次驗證了ICA分離出與不同負荷形變有著較高相關性的共模信號，且ICA時空濾波有效削弱了南極地區(qū)GPS坐標序列中的冪律噪聲，能有效降低各站點速率估計的不確定度。在利用GPS站點估計速率評估南極地區(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站點速率估計結果與南極地區(qū)不同GIA模型預測更為一致。

(3)結合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坐標序列進行建模擬合，結果表明變系數(shù)回歸比最小二乘回歸更能準確描述獨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)模型能夠對區(qū)域內站點共性的季節(jié)性變化特征進行準確的擬合描述。

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