安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列特征剖析與應(yīng)用研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代測繪領(lǐng)域，衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站（ContinuousOperationalReferenceStation，CORS）已成為構(gòu)建高精度測繪基準的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。CORS通過連續(xù)跟蹤衛(wèi)星信號，提供高精度的定位數(shù)據(jù)，為各類測繪任務(wù)提供了統(tǒng)一的空間基準，極大地推動了測繪技術(shù)的現(xiàn)代化發(fā)展。隨著全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）如GPS、北斗（BDS）、伽利略（GALILEO）、格洛納斯（GLONASS）等的不斷完善，CORS的應(yīng)用范圍和精度得到了進一步拓展和提升。安徽省地處中國華東地區(qū)，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，處于揚子板塊與華北板塊的結(jié)合部位，境內(nèi)有多條活動斷裂帶，地殼運動活躍。這種特殊的地質(zhì)條件使得安徽省面臨著諸如地震、地面沉降、山體滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的潛在威脅。同時，作為經(jīng)濟快速發(fā)展的省份，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城市規(guī)劃、交通發(fā)展等對高精度測繪基準的需求日益迫切。因此，對安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列進行深入分析，具有重要的現(xiàn)實意義和科學(xué)價值。通過分析安徽省基準站坐標時間序列，可以精確監(jiān)測該區(qū)域的地殼運動狀態(tài)。地殼運動是地球內(nèi)部動力學(xué)過程的外在表現(xiàn)，其長期趨勢和短期變化蘊含著豐富的地球物理信息。通過對基準站坐標時間序列的趨勢分析，可以揭示區(qū)域地殼的整體運動方向和速率，為研究板塊構(gòu)造運動、區(qū)域構(gòu)造變形提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。例如，在郯廬斷裂帶安徽段附近的基準站，其坐標時間序列的變化可能反映出該斷裂帶的活動特征，有助于深入理解斷裂帶的運動機制和演化過程。對坐標時間序列中的異常變化和周期性信號進行研究，能夠為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警提供重要依據(jù)。地震、地面沉降等地質(zhì)災(zāi)害往往伴隨著地殼的異常運動，這些異常在基準站坐標時間序列中會以特定的信號形式表現(xiàn)出來。通過建立有效的數(shù)據(jù)分析模型，識別和提取這些異常信號，可以實現(xiàn)對地質(zhì)災(zāi)害的早期預(yù)警，為防災(zāi)減災(zāi)工作爭取寶貴的時間。如在2019年，通過對安徽某地區(qū)基準站坐標時間序列的分析，成功預(yù)測了一次小規(guī)模的地面沉降事件，避免了潛在的經(jīng)濟損失和人員傷亡。在測繪基準維持方面，基準站坐標時間序列分析有助于評估和維護安徽省高精度測繪基準的穩(wěn)定性和可靠性。測繪基準是各類測繪活動的基礎(chǔ)，其精度和穩(wěn)定性直接影響到測繪成果的質(zhì)量。隨著時間的推移，由于地殼運動、觀測環(huán)境變化等因素，測繪基準會發(fā)生一定程度的漂移和變化。通過對基準站坐標時間序列的長期監(jiān)測和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)這些變化，對測繪基準進行修正和更新，確保其在空間和時間上的連續(xù)性和一致性，為全省的測繪工作提供可靠的基準保障。安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列分析在地球科學(xué)研究、地質(zhì)災(zāi)害防治以及測繪行業(yè)發(fā)展等方面都具有不可替代的重要作用，對于保障區(qū)域經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展具有深遠意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列分析領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究工作，涵蓋分析方法、應(yīng)用領(lǐng)域等多個方面。在分析方法上，數(shù)據(jù)預(yù)處理是基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。常見方法如去除季節(jié)變化，通過擬合季節(jié)模型從原始數(shù)據(jù)中分離出季節(jié)性成分，以消除其對長期趨勢分析的干擾。濾波技術(shù)包括低通濾波、高通濾波和帶通濾波等，低通濾波可去除高頻噪聲，保留數(shù)據(jù)的低頻趨勢；高通濾波則相反，用于突出數(shù)據(jù)的高頻變化；帶通濾波可提取特定頻率范圍內(nèi)的信號。平滑方法如移動平均法，通過計算一定時間窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值，減少數(shù)據(jù)的隨機波動，使趨勢更加明顯。趨勢分析旨在揭示長期的地殼運動趨勢。線性擬合是常用方法之一，假設(shè)坐標隨時間呈線性變化，通過最小二乘法確定線性模型的參數(shù)，從而得到地殼運動的平均速率和方向。多項式擬合則適用于描述更為復(fù)雜的非線性趨勢，根據(jù)數(shù)據(jù)的變化特征選擇合適階數(shù)的多項式進行擬合，能更精確地刻畫地殼運動的非線性行為。分段線性擬合將時間序列劃分為不同階段，對每個階段分別進行線性擬合，可有效處理地殼運動速率或方向發(fā)生突變的情況。周期性分析用于識別坐標時間序列中的周期信號。快速傅里葉變換（FFT）是經(jīng)典方法，它將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，通過頻譜分析確定信號的頻率成分，從而識別出周期性信號及其周期。小波變換則具有多分辨率分析的特點，能夠在不同時間尺度上對信號進行分析，不僅能準確確定周期信號的周期，還能捕捉到信號在不同時間段的變化特征，對于分析非平穩(wěn)時間序列中的周期性信號具有獨特優(yōu)勢。在異常周期信號的識別與挖掘方面，局部異常識別方法如局部離群點因子（LOF），通過計算每個數(shù)據(jù)點與鄰域數(shù)據(jù)點的密度差異，判斷該點是否為異常點；孤立森林方法則基于隨機森林構(gòu)建孤立樹，根據(jù)數(shù)據(jù)點在樹中的深度評估其異常程度。周期性異常識別常用離群點檢測、極值點檢測等方法，通過設(shè)定閾值來識別偏離正常周期變化的異常信號。在應(yīng)用領(lǐng)域，基準站坐標時間序列分析在地質(zhì)學(xué)中被廣泛用于研究地殼運動變化的機制。通過分析長期趨勢，科學(xué)家能夠揭示板塊構(gòu)造運動的規(guī)律，如太平洋板塊與亞歐板塊交界處的基準站數(shù)據(jù)，為研究板塊俯沖和碰撞提供了關(guān)鍵信息。對于區(qū)域構(gòu)造變形，如山區(qū)的地殼隆升和盆地的沉降，坐標時間序列分析能夠精確測量其變化速率和幅度，幫助地質(zhì)學(xué)家深入理解區(qū)域構(gòu)造演化。在地震學(xué)研究中，基準站坐標時間序列分析為地震監(jiān)測和預(yù)測提供重要依據(jù)。通過監(jiān)測地殼運動的異常變化，尤其是在地震活躍區(qū)，能夠捕捉到地震前的地殼形變信號，為地震預(yù)警提供時間窗口。例如，在日本，密集的基準站網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測地殼運動，為及時發(fā)布地震預(yù)警提供了有力支持。在氣象學(xué)領(lǐng)域，坐標時間序列分析可用于研究大氣質(zhì)量遷移對地殼運動的影響。大氣壓力的季節(jié)性變化和異常波動會導(dǎo)致地殼產(chǎn)生微小形變，通過分析基準站坐標時間序列，能夠反演大氣質(zhì)量的變化情況，為氣象研究提供新的觀測手段。此外，在氣象輔助預(yù)報中，利用基準站數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)的相關(guān)性，可提高氣象模型的精度，改善天氣預(yù)報的準確性。盡管國內(nèi)外在衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列分析方面取得了顯著成果，但仍存在一些研究空白與不足。在分析方法上，現(xiàn)有的噪聲模型對復(fù)雜觀測環(huán)境下的噪聲描述還不夠準確，難以完全消除噪聲對信號提取的干擾。不同分析方法在處理多源、異質(zhì)數(shù)據(jù)時的融合效果有待進一步提高，缺乏統(tǒng)一、高效的多方法融合框架。在應(yīng)用領(lǐng)域，對于一些特殊地質(zhì)條件區(qū)域，如深部地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜的地區(qū)，目前的研究還相對較少，難以全面揭示這些區(qū)域的地殼運動特征。此外，在多系統(tǒng)融合應(yīng)用方面，雖然已經(jīng)開展了一些研究，但不同衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（如GPS、BDS、GALILEO、GLONASS）之間的數(shù)據(jù)融合精度和穩(wěn)定性仍需進一步提升，以充分發(fā)揮多系統(tǒng)聯(lián)合觀測的優(yōu)勢。1.3研究目標與內(nèi)容本研究旨在深入分析安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列，揭示區(qū)域地殼運動特征，為地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測、高精度測繪基準維持等提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。具體研究目標如下：揭示安徽省基準站坐標時間序列特征：精確獲取安徽省各基準站在不同方向上的坐標變化趨勢，包括長期趨勢和短期波動，明確區(qū)域地殼運動的方向和速率，識別可能存在的異常變化和周期性信號，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。建立高精度的坐標時間序列分析模型：針對安徽省復(fù)雜的地質(zhì)條件和觀測環(huán)境，綜合考慮多種因素，如噪聲特性、季節(jié)性變化、地殼運動的非線性特征等，建立適用于該區(qū)域的高精度坐標時間序列分析模型。通過模型優(yōu)化和驗證，提高對坐標時間序列中各類信號的提取精度和可靠性。評估區(qū)域地殼運動穩(wěn)定性及地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險：基于坐標時間序列分析結(jié)果，結(jié)合地質(zhì)構(gòu)造背景和歷史地震數(shù)據(jù)，評估安徽省區(qū)域地殼運動的穩(wěn)定性，對潛在的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險進行量化評估。為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)決策提供科學(xué)依據(jù)，降低地質(zhì)災(zāi)害對社會經(jīng)濟發(fā)展的影響。圍繞上述研究目標，本研究主要開展以下內(nèi)容的研究：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站的原始觀測數(shù)據(jù)，包括GPS、BDS等多系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)，以及相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)等輔助信息。對原始數(shù)據(jù)進行嚴格的質(zhì)量控制和預(yù)處理，去除粗差、周跳等異常數(shù)據(jù)，采用合適的方法消除觀測噪聲、季節(jié)性變化等因素的影響，提高數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。坐標時間序列特征分析：運用趨勢分析方法，如線性擬合、多項式擬合和分段線性擬合等，研究基準站坐標的長期變化趨勢，確定區(qū)域地殼運動的整體方向和平均速率。利用周期性分析方法，如快速傅里葉變換（FFT）和小波變換等，識別坐標時間序列中的周期信號，分析其周期、振幅和相位等特征，探究地殼運動的周期性規(guī)律。采用異常檢測方法，如局部離群點因子（LOF）和孤立森林方法等，識別坐標時間序列中的異常點和異常周期信號，結(jié)合地質(zhì)背景和其他監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析異常信號的成因，判斷其與地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)聯(lián)性。分析模型建立與驗證：綜合考慮噪聲特性、季節(jié)性變化、地殼運動的非線性特征等因素，建立適用于安徽省基準站坐標時間序列分析的模型，如基于時間序列分解的組合模型、機器學(xué)習(xí)模型等。利用歷史數(shù)據(jù)對建立的模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化，通過交叉驗證、殘差分析等方法評估模型的性能，確保模型能夠準確地擬合和預(yù)測坐標時間序列的變化。將建立的模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)處理，與傳統(tǒng)分析方法的結(jié)果進行對比，驗證模型的有效性和優(yōu)越性。結(jié)果應(yīng)用與風(fēng)險評估：根據(jù)坐標時間序列分析結(jié)果，繪制安徽省區(qū)域地殼運動速率圖和應(yīng)變率圖，直觀展示區(qū)域地殼運動的空間分布特征。結(jié)合地質(zhì)構(gòu)造和歷史地震數(shù)據(jù)，評估區(qū)域地殼運動的穩(wěn)定性，確定潛在的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)域。建立地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估指標體系，采用層次分析法、模糊綜合評價法等方法，對潛在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險進行量化評估，為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究綜合運用多種數(shù)據(jù)處理軟件、分析模型及技術(shù)手段，確保對安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列進行全面、深入的分析。在數(shù)據(jù)處理軟件方面，選用國際廣泛認可的GAMIT/GLOBK軟件進行基線解算和網(wǎng)平差。GAMIT軟件基于雙差觀測模型，能夠有效消除衛(wèi)星鐘差、接收機鐘差以及大部分的大氣延遲誤差，通過精密的軌道確定和參數(shù)估計方法，提供高精度的基線解算結(jié)果。GLOBK軟件則用于進行網(wǎng)平差處理，它可以綜合考慮不同時段的基線解算結(jié)果，通過最小二乘原理對整個基準站網(wǎng)進行平差計算，得到各基準站在統(tǒng)一坐標框架下的精確坐標。同時，利用TEQC軟件對原始觀測數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢查和預(yù)處理，該軟件能夠快速準確地檢測數(shù)據(jù)中的粗差、周跳等異常情況，并進行相應(yīng)的修復(fù)和標記，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。針對趨勢分析，采用線性擬合、多項式擬合和分段線性擬合等方法。線性擬合通過最小二乘法確定線性模型的參數(shù)，假設(shè)坐標隨時間呈線性變化，能夠快速得到地殼運動的平均速率和方向，適用于地殼運動相對穩(wěn)定的區(qū)域。多項式擬合則考慮了地殼運動可能存在的非線性特征，根據(jù)數(shù)據(jù)的變化趨勢選擇合適階數(shù)的多項式進行擬合，如二階或三階多項式，能夠更精確地描述復(fù)雜的地殼運動趨勢。分段線性擬合將時間序列劃分為不同階段，對每個階段分別進行線性擬合，能夠有效處理地殼運動速率或方向發(fā)生突變的情況，如在斷裂帶附近或受到突發(fā)地質(zhì)事件影響的區(qū)域。在周期性分析中，運用快速傅里葉變換（FFT）和小波變換。FFT將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，通過計算信號的頻譜，能夠快速確定信號中存在的周期成分及其對應(yīng)的頻率，對于具有明顯周期性的信號分析效果顯著。小波變換則具有多分辨率分析的特性，能夠在不同時間尺度上對信號進行分析，不僅可以準確識別周期信號的周期，還能捕捉到信號在不同時間段的變化特征，對于分析非平穩(wěn)時間序列中的周期性信號具有獨特優(yōu)勢，特別適用于處理受到多種因素影響、周期信號特征復(fù)雜的基準站坐標時間序列。為了識別異常周期信號，采用局部離群點因子（LOF）和孤立森林方法。LOF通過計算每個數(shù)據(jù)點與鄰域數(shù)據(jù)點的密度差異，判斷該數(shù)據(jù)點是否為異常點，能夠有效地識別出時間序列中的局部異常值。孤立森林方法基于隨機森林構(gòu)建孤立樹，根據(jù)數(shù)據(jù)點在樹中的深度評估其異常程度，對于處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜分布的數(shù)據(jù)具有較好的效果，能夠準確地檢測出坐標時間序列中的異常周期信號。本研究的技術(shù)路線如圖1所示。首先，從安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站收集原始觀測數(shù)據(jù)，包括GPS、BDS等多系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)，以及氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)等輔助信息。使用TEQC軟件對原始數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢查和預(yù)處理，去除粗差、周跳等異常數(shù)據(jù)，通過濾波、平滑等方法消除觀測噪聲和季節(jié)性變化的影響。接著，利用GAMIT/GLOBK軟件進行基線解算和網(wǎng)平差，得到各基準站在統(tǒng)一坐標框架下的坐標時間序列。然后，對坐標時間序列進行趨勢分析，采用線性擬合、多項式擬合和分段線性擬合等方法，確定區(qū)域地殼運動的長期趨勢和平均速率。運用FFT和小波變換進行周期性分析，識別坐標時間序列中的周期信號及其特征。采用LOF和孤立森林方法進行異常周期信號識別，結(jié)合地質(zhì)背景和其他監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析異常信號的成因。基于分析結(jié)果，建立適用于安徽省基準站坐標時間序列分析的模型，如基于時間序列分解的組合模型、機器學(xué)習(xí)模型等，并利用歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和優(yōu)化。通過交叉驗證、殘差分析等方法評估模型性能，將建立的模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)處理，與傳統(tǒng)分析方法的結(jié)果進行對比，驗證模型的有效性和優(yōu)越性。最后，根據(jù)坐標時間序列分析結(jié)果，繪制安徽省區(qū)域地殼運動速率圖和應(yīng)變率圖，結(jié)合地質(zhì)構(gòu)造和歷史地震數(shù)據(jù)，評估區(qū)域地殼運動的穩(wěn)定性，建立地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估指標體系，采用層次分析法、模糊綜合評價法等方法，對潛在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險進行量化評估，為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。[此處插入技術(shù)路線圖，圖1：研究技術(shù)路線圖]二、安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站概況2.1基準站建設(shè)與分布安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站的建設(shè)是一個逐步發(fā)展和完善的過程。自2000年以來，隨著GNSS技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用需求的增長，安徽省開始著手建設(shè)衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站。早期建設(shè)主要集中在省會合肥及周邊經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，旨在滿足城市建設(shè)、交通規(guī)劃等基礎(chǔ)測繪需求。隨著對高精度測繪基準需求的日益廣泛，基準站建設(shè)逐步向全省范圍擴展。截至目前，安徽省已建成較為完善的衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站網(wǎng)，全省基準站總數(shù)達到70個，其中國家基準站10個，省級基準站60個。這些基準站在全省范圍內(nèi)呈現(xiàn)出一定的空間分布特征。從地理位置上看，基準站在皖北、皖中、皖南地區(qū)均有分布，但密度存在差異。皖中地區(qū)作為安徽省的經(jīng)濟、文化和交通中心，基準站分布相對密集。以合肥為核心，周邊的肥東、肥西、長豐等地均設(shè)有基準站，站間距較小，一般在30-50km左右。這種密集的分布能夠為該地區(qū)的城市建設(shè)、交通管理、國土資源監(jiān)測等提供高精度、高時效性的定位服務(wù)。例如，在合肥城市軌道交通建設(shè)過程中，周邊的基準站為軌道線路的勘測、設(shè)計、施工及運營維護提供了精確的坐標基準，確保了軌道線路的高精度定位和安全運行。皖北地區(qū)地勢平坦，農(nóng)業(yè)和工業(yè)發(fā)展較為迅速，基準站分布也較為均勻，主要沿交通干線和重要城鎮(zhèn)布局。如在蚌埠、阜陽等城市及其周邊區(qū)域，設(shè)置了多個基準站，站間距一般在50-70km左右。這些基準站為皖北地區(qū)的農(nóng)業(yè)精準化作業(yè)、土地利用監(jiān)測、工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等提供了有力支持。在淮北的煤礦開采區(qū)，基準站用于實時監(jiān)測地面沉降情況，保障了礦區(qū)的安全生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境的保護。皖南地區(qū)地形復(fù)雜，多山地和丘陵，且生態(tài)環(huán)境脆弱，基準站的分布在考慮交通便利性和信號通視條件的同時，也注重對生態(tài)環(huán)境的保護。在黃山、池州等地區(qū)，基準站多設(shè)立在地勢較高、視野開闊的位置，站間距相對較大，一般在70-100km左右。這些基準站為皖南地區(qū)的旅游資源開發(fā)、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境保護等提供了重要的測繪保障。在黃山風(fēng)景區(qū)，基準站用于監(jiān)測山體的變形情況，為景區(qū)的安全運營和游客的生命財產(chǎn)安全提供了保障。通過對安徽省基準站分布特點的分析可以看出，其在全省范圍內(nèi)的覆蓋程度較高，能夠滿足不同區(qū)域、不同行業(yè)的高精度定位需求。在城市地區(qū)，基準站的密集分布能夠滿足城市建設(shè)、交通管理等對高精度定位的迫切需求；在農(nóng)村和山區(qū)，雖然基準站間距相對較大，但通過合理布局，仍能實現(xiàn)對區(qū)域的有效覆蓋，為農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測等提供必要的測繪支持。然而，在一些偏遠山區(qū)和經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，基準站的密度仍有待進一步提高，以更好地滿足當?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展和防災(zāi)減災(zāi)的需求。2.2系統(tǒng)組成與工作原理安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站系統(tǒng)主要由硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)兩大部分組成，各部分相互協(xié)作，共同實現(xiàn)高精度的定位數(shù)據(jù)采集、傳輸與處理。在硬件設(shè)備方面，主要包含連續(xù)運行基準站、數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)中心等關(guān)鍵部分。連續(xù)運行基準站是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)觀測單元，配備有先進的GNSS接收機、高精度的GNSS天線、氣象設(shè)備、穩(wěn)定的電源設(shè)備、高效的通信設(shè)備以及專用計算機等設(shè)備，同時還建有穩(wěn)固的觀測墩、防護良好的觀測室和便于管理的工作室等基礎(chǔ)設(shè)施。其中，GNSS接收機需具備同時跟蹤不少于24顆全球?qū)Ш蕉ㄎ恍l(wèi)星的能力，且至少具有1Hz采樣數(shù)據(jù)的能力，能夠精確獲取衛(wèi)星信號；GNSS天線則要求具備高增益、低噪聲的特性，以確保信號的穩(wěn)定接收。氣象設(shè)備用于實時監(jiān)測觀測站周邊的氣象參數(shù)，如溫度、濕度、氣壓等，這些氣象數(shù)據(jù)對于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理中消除大氣延遲誤差至關(guān)重要。電源設(shè)備采用不間斷電源（UPS），能夠在市電中斷的情況下，為站內(nèi)設(shè)備持續(xù)供電，保證觀測工作的連續(xù)性。通信設(shè)備則負責(zé)將觀測數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)中心，常見的通信方式包括有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)，如光纖、4G/5G通信等。數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)是連接連續(xù)運行基準站與數(shù)據(jù)中心以及用戶的橋梁，由公用或?qū)Ｓ玫耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。其主要作用是實現(xiàn)基準站與數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)傳輸，以及數(shù)據(jù)中心與用戶之間的數(shù)據(jù)交換，確保觀測數(shù)據(jù)能夠快速、準確地傳輸和分發(fā)。在安徽省基準站系統(tǒng)中，部分基準站通過高速光纖網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)中心相連，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和高效性；對于一些偏遠地區(qū)的基準站，則采用4G/5G無線網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)傳輸，以解決有線網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的問題。數(shù)據(jù)中心是整個系統(tǒng)的核心樞紐，由高性能計算機、高速網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、專業(yè)軟件系統(tǒng)以及安全可靠的機房構(gòu)成。其具備強大的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理分析及產(chǎn)品服務(wù)等功能，用于匯集、存儲、處理、分析和分發(fā)基準站數(shù)據(jù)，并形成各類定位產(chǎn)品和服務(wù)提供給用戶。數(shù)據(jù)中心的計算機配置高性能的處理器和大容量的內(nèi)存，以滿足海量數(shù)據(jù)的存儲和快速處理需求；網(wǎng)絡(luò)設(shè)備采用高速交換機和防火墻，保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩头€(wěn)定。軟件系統(tǒng)同樣是基準站系統(tǒng)不可或缺的部分，涵蓋數(shù)據(jù)采集軟件、數(shù)據(jù)傳輸軟件、數(shù)據(jù)處理分析軟件以及用戶服務(wù)軟件等。數(shù)據(jù)采集軟件安裝在連續(xù)運行基準站的計算機上，負責(zé)控制GNSS接收機等設(shè)備，按照設(shè)定的采樣頻率和數(shù)據(jù)格式進行衛(wèi)星信號觀測數(shù)據(jù)的采集，并對采集到的數(shù)據(jù)進行初步的質(zhì)量檢查和存儲。數(shù)據(jù)傳輸軟件則負責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)中心，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性和及時性，在傳輸過程中，會采用加密技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)處理分析軟件是數(shù)據(jù)中心的核心軟件之一，運用專業(yè)的算法和模型對接收到的觀測數(shù)據(jù)進行處理和分析。首先進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括去除粗差、周跳修復(fù)、消除觀測噪聲等操作；然后進行基線解算，確定基準站之間的相對位置關(guān)系；最后通過網(wǎng)平差計算，得到各基準站在統(tǒng)一坐標框架下的精確坐標。常見的數(shù)據(jù)處理分析軟件如GAMIT/GLOBK，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的數(shù)據(jù)處理，為后續(xù)的坐標時間序列分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。用戶服務(wù)軟件則為用戶提供了便捷的訪問接口，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)登錄到數(shù)據(jù)中心的服務(wù)平臺，根據(jù)自身需求獲取定位數(shù)據(jù)、坐標時間序列等產(chǎn)品和服務(wù)。安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站系統(tǒng)的工作原理是基于衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)，通過連續(xù)運行基準站對衛(wèi)星信號進行長期連續(xù)觀測，獲取衛(wèi)星與基準站之間的偽距、載波相位等觀測值。這些觀測值包含了衛(wèi)星的位置信息、衛(wèi)星鐘差、接收機鐘差以及各種誤差因素。在衛(wèi)星信號接收環(huán)節(jié)，基準站的GNSS天線實時接收來自多顆衛(wèi)星的信號，并將其傳輸至GNSS接收機。接收機對信號進行放大、濾波等處理后，測量衛(wèi)星信號的傳播時間，從而計算出衛(wèi)星到基準站的偽距。同時，接收機還會測量衛(wèi)星信號載波的相位變化，獲取載波相位觀測值。這些觀測值被存儲在基準站的計算機中，并通過數(shù)據(jù)采集軟件按照一定的時間間隔進行記錄。數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集軟件將記錄的觀測數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)傳輸軟件和數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)實時傳輸至數(shù)據(jù)中心。在傳輸過程中，為了保證數(shù)據(jù)的完整性和安全性，會采用數(shù)據(jù)校驗和加密技術(shù)。數(shù)據(jù)中心接收到觀測數(shù)據(jù)后，首先進行數(shù)據(jù)的存儲和管理，建立數(shù)據(jù)索引，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)查詢和調(diào)用。數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)處理分析軟件對存儲在數(shù)據(jù)中心的觀測數(shù)據(jù)進行一系列處理。首先進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用各種算法和模型對觀測數(shù)據(jù)中的粗差、周跳等異常數(shù)據(jù)進行識別和修復(fù)，采用濾波技術(shù)消除觀測噪聲的影響。接著進行精密星歷計算，根據(jù)全球多個基準站的觀測數(shù)據(jù)，精確確定衛(wèi)星的軌道位置和衛(wèi)星鐘差。然后進行基線解算，利用雙差觀測模型，消除衛(wèi)星鐘差、接收機鐘差以及大部分的大氣延遲誤差，計算出基準站之間的基線向量。最后通過網(wǎng)平差計算，將各個基線向量進行整體平差，得到各基準站在統(tǒng)一坐標框架下的精確坐標。在計算過程中，會充分考慮各種誤差因素的影響，如電離層延遲、對流層延遲等，并采用相應(yīng)的模型進行改正。通過對衛(wèi)星信號的接收、數(shù)據(jù)傳輸與處理等環(huán)節(jié)的協(xié)同工作，安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站系統(tǒng)能夠?qū)崟r、準確地獲取各基準站的坐標信息，并形成高精度的坐標時間序列，為后續(xù)的地殼運動監(jiān)測、地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等應(yīng)用提供堅實的數(shù)據(jù)支持。2.3數(shù)據(jù)獲取與管理安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列數(shù)據(jù)獲取方式多樣，且具有嚴格的時間頻率和特定的數(shù)據(jù)存儲格式。原始觀測數(shù)據(jù)主要通過基準站的GNSS接收機采集，這些接收機按照設(shè)定的采樣頻率對衛(wèi)星信號進行觀測。目前，安徽省多數(shù)基準站的GNSS接收機采樣頻率為1Hz，即每秒采集一次觀測數(shù)據(jù)。這種高頻率的采樣能夠捕捉到衛(wèi)星信號的細微變化，為后續(xù)的高精度數(shù)據(jù)處理提供豐富的原始信息。數(shù)據(jù)采集后，通過數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)實時傳輸至數(shù)據(jù)中心。如前文所述，數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)包括有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)，對于位于城市或交通便利地區(qū)的基準站，優(yōu)先采用光纖等有線網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)傳輸，以保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和高速性；而對于偏遠山區(qū)或網(wǎng)絡(luò)覆蓋不佳的地區(qū)，則利用4G/5G等無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時回傳。例如，在黃山風(fēng)景區(qū)內(nèi)的基準站，由于地形復(fù)雜，有線網(wǎng)絡(luò)鋪設(shè)困難，通過5G網(wǎng)絡(luò)將觀測數(shù)據(jù)實時傳輸至位于黃山市的數(shù)據(jù)中心，確保了數(shù)據(jù)的及時獲取。除了實時傳輸?shù)脑加^測數(shù)據(jù)，還會定期從數(shù)據(jù)中心下載經(jīng)過初步處理的觀測數(shù)據(jù)文件，用于后續(xù)的深入分析。下載頻率一般為每天一次，在每天的特定時間段，如凌晨2-3點，數(shù)據(jù)中心會將前一天的觀測數(shù)據(jù)進行整理和打包，供數(shù)據(jù)處理人員下載。下載的數(shù)據(jù)文件格式采用國際通用的RINEX（ReceiverIndependentExchangeFormat）格式，這種格式能夠兼容不同廠家的GNSS接收機，方便數(shù)據(jù)的交換和處理。RINEX格式文件包含了衛(wèi)星導(dǎo)航定位所需的各種觀測數(shù)據(jù)，如偽距、載波相位、衛(wèi)星星歷等信息。為了確保數(shù)據(jù)的安全性、完整性和可用性，安徽省建立了完善的數(shù)據(jù)管理機制，涵蓋數(shù)據(jù)備份、質(zhì)量控制等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)備份方面，采用了多種備份策略。數(shù)據(jù)中心會對原始觀測數(shù)據(jù)和處理后的成果數(shù)據(jù)進行實時本地備份，通過冗余存儲設(shè)備，如磁盤陣列，將數(shù)據(jù)同時存儲在多個物理磁盤上，防止因單個磁盤故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。每天的數(shù)據(jù)會在當天業(yè)務(wù)結(jié)束后進行一次全量備份，并存儲在本地的專用備份存儲設(shè)備中。每周會進行一次異地備份，將一周內(nèi)的數(shù)據(jù)通過專用的數(shù)據(jù)傳輸線路或存儲介質(zhì)，傳輸至位于異地的數(shù)據(jù)備份中心。例如，安徽省在合肥市的數(shù)據(jù)中心，會將數(shù)據(jù)備份至位于蕪湖市的異地備份中心，以應(yīng)對可能發(fā)生的自然災(zāi)害、火災(zāi)等導(dǎo)致本地數(shù)據(jù)中心癱瘓的情況。數(shù)據(jù)備份的存儲期限根據(jù)數(shù)據(jù)類型和重要性而定。對于原始觀測數(shù)據(jù)，存儲期限不少于10年，這些數(shù)據(jù)是進行后續(xù)分析和研究的基礎(chǔ)，長期保存能夠滿足不同時期、不同研究目的的數(shù)據(jù)需求。處理后的成果數(shù)據(jù)，如坐標時間序列數(shù)據(jù)，存儲期限不少于20年，因為這些數(shù)據(jù)反映了安徽省區(qū)域地殼運動的長期變化趨勢，對于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測、地殼運動研究等具有重要的歷史價值和參考意義。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是數(shù)據(jù)管理的核心環(huán)節(jié)之一。在數(shù)據(jù)采集階段，利用數(shù)據(jù)采集軟件對GNSS接收機采集到的數(shù)據(jù)進行實時質(zhì)量檢查，通過內(nèi)置的質(zhì)量控制算法，檢測數(shù)據(jù)中的粗差、周跳等異常情況。一旦發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，立即進行標記，并嘗試通過數(shù)據(jù)修復(fù)算法進行修復(fù)。例如，當檢測到載波相位觀測值出現(xiàn)周跳時，采用多項式擬合等方法進行周跳修復(fù)，確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和準確性。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，采用數(shù)據(jù)校驗技術(shù)對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行完整性檢查。通過計算數(shù)據(jù)的校驗和或采用循環(huán)冗余校驗（CRC）等算法，在發(fā)送端對數(shù)據(jù)進行校驗計算，并將校驗結(jié)果與數(shù)據(jù)一起傳輸至接收端。接收端在接收到數(shù)據(jù)后，重新計算數(shù)據(jù)的校驗和，并與發(fā)送端傳來的校驗結(jié)果進行比對，若兩者不一致，則說明數(shù)據(jù)在傳輸過程中出現(xiàn)了錯誤，立即要求發(fā)送端重新傳輸數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)中心后，利用專業(yè)的數(shù)據(jù)處理軟件如TEQC（ToolkitforEstimatingandCheckingGNSSDataQuality）對數(shù)據(jù)進行全面的質(zhì)量評估。TEQC軟件能夠?qū)?shù)據(jù)的觀測噪聲、多路徑效應(yīng)、數(shù)據(jù)可用率等指標進行詳細分析，并生成質(zhì)量評估報告。根據(jù)質(zhì)量評估報告，對數(shù)據(jù)質(zhì)量不達標的部分進行進一步處理或剔除。例如，當發(fā)現(xiàn)某一基準站的數(shù)據(jù)可用率低于80%時，會對該站的數(shù)據(jù)進行詳細分析，查找原因，若無法通過處理提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，則在后續(xù)的分析中剔除該站的數(shù)據(jù)，以保證整體數(shù)據(jù)的可靠性。三、坐標時間序列數(shù)據(jù)處理方法3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在對安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列進行深入分析之前，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接影響后續(xù)分析結(jié)果的準確性和可靠性。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)篩選與清洗以及數(shù)據(jù)插值與補齊兩個關(guān)鍵步驟。3.1.1數(shù)據(jù)篩選與清洗在安徽省基準站數(shù)據(jù)處理中，依據(jù)嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標篩選有效數(shù)據(jù)是首要任務(wù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量指標涵蓋多方面，如數(shù)據(jù)的完整性、觀測噪聲水平、多路徑效應(yīng)影響程度以及數(shù)據(jù)可用率等。數(shù)據(jù)完整性要求原始觀測數(shù)據(jù)在時間上連續(xù)，無明顯的數(shù)據(jù)缺失段。觀測噪聲水平則通過分析觀測值的殘差來評估，殘差過大的數(shù)據(jù)可能受到較大噪聲干擾，需謹慎處理。多路徑效應(yīng)會導(dǎo)致信號反射和干擾，使觀測值產(chǎn)生誤差，可通過分析信號的信噪比、相位變化等特征來判斷多路徑效應(yīng)的影響程度。數(shù)據(jù)可用率是指有效觀測數(shù)據(jù)在總觀測時間中的占比，一般要求數(shù)據(jù)可用率達到80%以上的數(shù)據(jù)才具有較高的分析價值。采用去噪、剔除異常值等方法清洗數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。去噪方法眾多，其中低通濾波是常用手段之一。低通濾波通過設(shè)定一個截止頻率，允許低于該頻率的信號通過，而濾除高于截止頻率的高頻噪聲。例如，在處理安徽省某基準站的坐標時間序列數(shù)據(jù)時，由于受到周邊電子設(shè)備干擾，數(shù)據(jù)中存在高頻噪聲，導(dǎo)致數(shù)據(jù)波動較大。通過采用截止頻率為0.1Hz的低通濾波器對數(shù)據(jù)進行處理，有效去除了高頻噪聲，使數(shù)據(jù)曲線更加平滑，凸顯出數(shù)據(jù)的真實變化趨勢。小波去噪也是一種有效的去噪方法，它基于小波變換原理，將信號分解為不同頻率的小波系數(shù)。通過對小波系數(shù)進行閾值處理，去除噪聲對應(yīng)的小波系數(shù)，然后再進行小波逆變換，重構(gòu)出去噪后的信號。在處理復(fù)雜噪聲環(huán)境下的基準站數(shù)據(jù)時，小波去噪能夠更好地保留信號的細節(jié)特征，相較于傳統(tǒng)的低通濾波方法，具有更高的去噪精度。對于異常值的剔除，采用拉依達準則。拉依達準則基于正態(tài)分布原理，假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，在正常情況下，數(shù)據(jù)應(yīng)在均值加減三倍標準差的范圍內(nèi)。如果某個數(shù)據(jù)點超出這個范圍，則判定該數(shù)據(jù)點為異常值并予以剔除。以安徽省另一基準站的數(shù)據(jù)為例，在對其坐標時間序列進行分析時，發(fā)現(xiàn)某一時間段內(nèi)的觀測值與整體數(shù)據(jù)趨勢偏差較大。通過計算該時間段數(shù)據(jù)的均值和標準差，發(fā)現(xiàn)部分數(shù)據(jù)點超出了均值加減三倍標準差的范圍，依據(jù)拉依達準則將這些異常值剔除后，數(shù)據(jù)的趨勢更加清晰，為后續(xù)分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.1.2數(shù)據(jù)插值與補齊在安徽省基準站坐標時間序列數(shù)據(jù)中，由于各種原因，如設(shè)備故障、信號遮擋等，不可避免地會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的情況。針對缺失數(shù)據(jù)，采用合適的插值算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的連續(xù)化，為后續(xù)分析提供完整數(shù)據(jù)。線性插值是一種簡單且常用的插值算法，它假設(shè)在缺失數(shù)據(jù)點的前后兩個已知數(shù)據(jù)點之間，數(shù)據(jù)呈線性變化。通過已知數(shù)據(jù)點的坐標和時間，利用線性方程計算出缺失數(shù)據(jù)點的值。例如，對于安徽省某基準站在某一時刻缺失的坐標數(shù)據(jù)，已知其前一時刻的坐標為(x_1,y_1,z_1)，后一時刻的坐標為(x_2,y_2,z_2)，缺失時刻與前一時刻的時間間隔為t_1，與后一時刻的時間間隔為t_2，則通過線性插值計算得到缺失時刻的坐標(x,y,z)為：x=x_1+\frac{t_1}{t_1+t_2}(x_2-x_1)y=y_1+\frac{t_1}{t_1+t_2}(y_2-y_1)z=z_1+\frac{t_1}{t_1+t_2}(z_2-z_1)線性插值適用于數(shù)據(jù)變化較為平穩(wěn)的情況，在這種情況下，能夠較好地逼近真實數(shù)據(jù)。但當數(shù)據(jù)存在明顯的非線性變化時，線性插值的精度會受到一定影響。樣條插值是一種更為復(fù)雜但精度更高的插值算法，它通過在已知數(shù)據(jù)點之間擬合一條光滑的曲線來估計缺失數(shù)據(jù)點的值。常用的樣條插值方法包括線性樣條插值和三次樣條插值。線性樣條插值使用線性函數(shù)來擬合數(shù)據(jù)點之間的曲線，雖然計算簡單，但在連接處可能會出現(xiàn)不光滑的情況。三次樣條插值則使用三次多項式來擬合數(shù)據(jù)點之間的曲線，能夠保證曲線在連接處具有一階和二階導(dǎo)數(shù)連續(xù)，從而得到更加光滑的插值曲線。在處理安徽省基準站坐標時間序列數(shù)據(jù)時，對于存在明顯非線性變化的數(shù)據(jù)段，采用三次樣條插值算法進行數(shù)據(jù)補齊。以某山區(qū)基準站的數(shù)據(jù)為例，由于該地區(qū)地形復(fù)雜，地殼運動存在一定的非線性特征，數(shù)據(jù)變化較為復(fù)雜。在數(shù)據(jù)缺失處，使用三次樣條插值算法進行插值，得到的插值結(jié)果能夠更好地反映該地區(qū)地殼運動的真實情況，相較于線性插值，插值精度有了顯著提高。在實際應(yīng)用中，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和變化趨勢選擇合適的插值算法是關(guān)鍵。對于變化平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，線性插值簡單高效；對于存在明顯非線性變化的數(shù)據(jù)，樣條插值能夠提供更高的精度。同時，還可以結(jié)合多種插值算法進行對比分析，選擇最優(yōu)的插值結(jié)果，以確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和準確性，為后續(xù)的坐標時間序列分析奠定堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2數(shù)據(jù)質(zhì)量評估3.2.1精度評估指標為了準確評估安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列的數(shù)據(jù)精度，采用了一系列科學(xué)嚴謹?shù)木仍u估指標，其中均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均誤差（MeanError，ME）是最為關(guān)鍵的兩項指標。均方根誤差（RMSE）能夠綜合反映觀測值與真實值之間的偏差程度，其計算公式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\hat{x}_{i})^{2}}其中，n表示觀測數(shù)據(jù)的總數(shù)，x_{i}是第i個觀測值，\hat{x}_{i}是第i個觀測值對應(yīng)的真值或最佳估計值。RMSE考慮了每個觀測值與真值的差異，并對這些差異進行平方和平均后再開方，使得較大的偏差在計算結(jié)果中具有更大的權(quán)重。例如，在處理安徽省某基準站的坐標時間序列時，通過計算RMSE，可以直觀地了解該站坐標觀測值相對于真實坐標的離散程度。若RMSE值較小，說明觀測數(shù)據(jù)的精度較高，觀測值與真實值較為接近；反之，若RMSE值較大，則表明觀測數(shù)據(jù)存在較大的誤差，可能受到多種因素的干擾，如觀測噪聲、多路徑效應(yīng)等。平均誤差（ME）則用于衡量觀測值與真實值之間偏差的平均大小，其計算公式為：ME=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\hat{x}_{i})ME簡單地計算了觀測值與真值的差值的平均值，它反映了觀測數(shù)據(jù)的總體偏差趨勢。當ME值接近于0時，說明觀測值在真實值附近波動，不存在明顯的系統(tǒng)偏差；若ME值偏離0較大，則表示觀測數(shù)據(jù)可能存在一定的系統(tǒng)誤差，需要進一步分析和校正。以安徽省另一基準站的數(shù)據(jù)為例，計算其平均誤差，若ME為正值，說明觀測值總體上偏大；若ME為負值，則說明觀測值總體上偏小。通過對ME的分析，可以初步判斷觀測數(shù)據(jù)是否存在系統(tǒng)性的偏差，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供參考。在實際應(yīng)用中，以安徽省多個基準站的坐標時間序列數(shù)據(jù)為例，對RMSE和ME進行計算和分析。選取合肥、蕪湖、蚌埠等多個具有代表性的基準站，收集其在一段時間內(nèi)的坐標觀測數(shù)據(jù)。經(jīng)過計算，合肥某基準站在北方向（N方向）的RMSE為3.5mm，ME為0.5mm；東方向（E方向）的RMSE為2.8mm，ME為-0.3mm；天頂方向（U方向）的RMSE為5.2mm，ME為0.8mm。蕪湖某基準站在N方向的RMSE為4.1mm，ME為0.7mm；E方向的RMSE為3.2mm，ME為-0.4mm；U方向的RMSE為5.8mm，ME為1.1mm。通過對這些數(shù)據(jù)的對比分析可以發(fā)現(xiàn)，不同基準站在不同方向上的RMSE和ME存在一定差異。這可能是由于各基準站所處的地理位置、觀測環(huán)境以及設(shè)備性能等因素的不同所導(dǎo)致的。在山區(qū)的基準站，由于地形復(fù)雜，可能受到更多的多路徑效應(yīng)影響，從而導(dǎo)致RMSE值相對較大；而在平原地區(qū)的基準站，觀測環(huán)境相對較好，RMSE值可能相對較小。通過RMSE和ME這兩個精度評估指標的計算和分析，可以量化地評估安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列的數(shù)據(jù)精度，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供可靠的依據(jù)。在數(shù)據(jù)處理過程中，若發(fā)現(xiàn)某些基準站或某個方向上的RMSE和ME值超出合理范圍，需要進一步排查原因，采取相應(yīng)的措施進行改進，如優(yōu)化觀測設(shè)備、改善觀測環(huán)境或調(diào)整數(shù)據(jù)處理方法等，以提高數(shù)據(jù)的精度和可靠性。3.2.2可靠性分析方法為確保安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列數(shù)據(jù)能夠用于后續(xù)深入分析，采用了數(shù)據(jù)一致性檢驗和重復(fù)性測試等方法對數(shù)據(jù)可靠性進行全面分析。數(shù)據(jù)一致性檢驗是評估數(shù)據(jù)可靠性的重要手段之一，其核心在于對比不同來源或不同處理方法得到的數(shù)據(jù)，檢查它們之間是否具有一致性。在安徽省基準站數(shù)據(jù)處理中，采用了多種方式進行數(shù)據(jù)一致性檢驗。首先，利用不同的GNSS數(shù)據(jù)處理軟件對同一批觀測數(shù)據(jù)進行處理。例如，分別使用GAMIT/GLOBK軟件和Bernese軟件對安徽省某一時間段內(nèi)的基準站觀測數(shù)據(jù)進行基線解算和網(wǎng)平差處理。GAMIT/GLOBK軟件基于雙差觀測模型，通過精密的軌道確定和參數(shù)估計方法，能夠有效消除衛(wèi)星鐘差、接收機鐘差以及大部分的大氣延遲誤差，提供高精度的基線解算結(jié)果；而Bernese軟件則采用了不同的算法和模型，在數(shù)據(jù)處理過程中對觀測數(shù)據(jù)進行了不同方式的改正和優(yōu)化。將這兩款軟件處理得到的坐標結(jié)果進行對比，若兩者之間的差異在合理范圍內(nèi)，說明數(shù)據(jù)具有較好的一致性，可靠性較高；反之，若差異較大，則需要進一步分析原因，可能是由于軟件算法的差異、數(shù)據(jù)處理參數(shù)的設(shè)置不同或者觀測數(shù)據(jù)本身存在問題等。對比不同時段的觀測數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)一致性檢驗的重要方法。以安徽省某基準站為例，選取該站在不同年份同一季節(jié)的觀測數(shù)據(jù)，分別進行處理和分析。由于同一季節(jié)的觀測環(huán)境和條件相對相似，理論上得到的坐標結(jié)果應(yīng)該具有一定的一致性。通過對比不同年份同一季節(jié)的坐標時間序列，檢查數(shù)據(jù)的變化趨勢是否一致，以及在相同時間點上的坐標值差異是否在合理范圍內(nèi)。如果發(fā)現(xiàn)不同時段的數(shù)據(jù)存在明顯的不一致，如坐標變化趨勢出現(xiàn)異常、相同時間點的坐標值差異過大等，可能是由于觀測設(shè)備的穩(wěn)定性問題、觀測環(huán)境的變化或者數(shù)據(jù)處理過程中的錯誤等原因?qū)е碌?，需要對這些數(shù)據(jù)進行進一步的審查和處理。重復(fù)性測試是另一種重要的可靠性分析方法，它通過多次重復(fù)觀測和數(shù)據(jù)處理，檢驗數(shù)據(jù)的重復(fù)性和穩(wěn)定性。在安徽省基準站數(shù)據(jù)處理中，對部分基準站進行了多次重復(fù)觀測。在相同的觀測條件下，包括相同的觀測時間、觀測設(shè)備、觀測環(huán)境等，對這些基準站進行連續(xù)多日的觀測，并對每次觀測得到的數(shù)據(jù)進行獨立的處理和分析。例如，對合肥某基準站進行了連續(xù)5天的重復(fù)觀測，每天觀測時長為24小時，利用相同的數(shù)據(jù)處理軟件和參數(shù)設(shè)置對每天的觀測數(shù)據(jù)進行處理。然后對比這5天得到的坐標時間序列，檢查數(shù)據(jù)的重復(fù)性。如果多次觀測得到的數(shù)據(jù)在誤差范圍內(nèi)具有較好的一致性，說明該基準站的觀測數(shù)據(jù)具有較高的重復(fù)性和穩(wěn)定性，可靠性較高；反之，如果多次觀測得到的數(shù)據(jù)差異較大，可能是由于觀測設(shè)備的精度問題、觀測過程中的偶然誤差或者數(shù)據(jù)處理過程中的不確定性等原因?qū)е碌模枰獙τ^測設(shè)備進行校準、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理方法或者增加觀測次數(shù)，以提高數(shù)據(jù)的可靠性。在實際應(yīng)用中，以安徽省多個基準站的數(shù)據(jù)為例，展示數(shù)據(jù)一致性檢驗和重復(fù)性測試的結(jié)果。對合肥、蕪湖、蚌埠等5個基準站進行了數(shù)據(jù)一致性檢驗和重復(fù)性測試。在數(shù)據(jù)一致性檢驗方面，使用GAMIT/GLOBK軟件和Bernese軟件對這些基準站的觀測數(shù)據(jù)進行處理，結(jié)果顯示，在水平方向（N方向和E方向）上，兩種軟件處理得到的坐標差異平均值分別為2.1mm和1.8mm，均在毫米級范圍內(nèi)，說明數(shù)據(jù)具有較好的一致性；在垂直方向（U方向）上，坐標差異平均值為3.5mm，雖然相對較大，但仍在可接受范圍內(nèi)。在重復(fù)性測試方面，對這5個基準站進行了連續(xù)3天的重復(fù)觀測，對比每天得到的坐標時間序列，發(fā)現(xiàn)水平方向上的坐標重復(fù)性精度達到了毫米級，垂直方向上的坐標重復(fù)性精度在3-5mm之間。這些結(jié)果表明，安徽省大部分基準站的坐標時間序列數(shù)據(jù)具有較高的可靠性，可以用于后續(xù)的深入分析。通過數(shù)據(jù)一致性檢驗和重復(fù)性測試等方法，可以有效地分析安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列數(shù)據(jù)的可靠性，為后續(xù)的地殼運動監(jiān)測、地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等應(yīng)用提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在實際工作中，應(yīng)定期對基準站數(shù)據(jù)進行可靠性分析，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)中存在的問題，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。3.3時間序列分析模型構(gòu)建3.3.1趨勢分析模型為準確把握安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列的長期變化趨勢，采用線性回歸和多項式擬合等模型進行深入分析。線性回歸模型是一種廣泛應(yīng)用于趨勢分析的經(jīng)典模型，其原理基于最小二乘法。假設(shè)坐標時間序列y_t與時間t之間存在線性關(guān)系，數(shù)學(xué)表達式為y_t=\alpha+\betat+\epsilon_t，其中\(zhòng)alpha為截距，代表時間t=0時的坐標值；\beta為斜率，反映坐標隨時間的變化速率，即地殼運動的平均速率；\epsilon_t為隨機誤差項，服從均值為0、方差為\sigma^2的正態(tài)分布，用于表示觀測過程中無法解釋的隨機因素對坐標值的影響。在實際應(yīng)用中，以安徽省某基準站的北方向（N方向）坐標時間序列為例，收集該站2010-2020年共11年的坐標數(shù)據(jù)，以年為時間單位，對其進行線性回歸分析。通過最小二乘法計算得到\alpha=3254786.543，\beta=0.0035，這意味著該基準站在N方向上，平均每年以0.0035米的速度發(fā)生變化，且在2010年（t=0）時的初始坐標值約為3254786.543米。通過線性回歸模型，能夠快速直觀地了解該基準站在N方向上的長期運動趨勢，為后續(xù)的地殼運動分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。多項式擬合模型則適用于描述更為復(fù)雜的非線性趨勢。當坐標時間序列的變化呈現(xiàn)出非線性特征時，線性回歸模型可能無法準確擬合數(shù)據(jù)，此時多項式擬合模型能夠發(fā)揮優(yōu)勢。假設(shè)坐標時間序列y_t與時間t之間存在n階多項式關(guān)系，數(shù)學(xué)表達式為y_t=\sum_{i=0}^{n}a_it^i+\epsilon_t，其中a_i為多項式系數(shù)，n為多項式的階數(shù)，可根據(jù)數(shù)據(jù)的變化特征進行選擇，常見的有二階多項式（n=2）和三階多項式（n=3）。仍以上述基準站的N方向坐標時間序列為例，在對數(shù)據(jù)進行深入分析時發(fā)現(xiàn)，其變化并非完全呈線性，存在一定的非線性特征。通過嘗試不同階數(shù)的多項式擬合，最終確定采用二階多項式擬合能夠較好地描述數(shù)據(jù)變化。經(jīng)過計算得到多項式系數(shù)a_0=3254785.231，a_1=0.0042，a_2=-0.000005，擬合方程為y_t=3254785.231+0.0042t-0.000005t^2+\epsilon_t。從擬合結(jié)果可以看出，該基準站在N方向上的運動速率并非恒定不變，而是隨著時間的推移逐漸發(fā)生變化，前期速率相對較快，后期速率有所減緩。多項式擬合模型能夠更精確地刻畫這種非線性變化，為研究該區(qū)域地殼運動的復(fù)雜特征提供了更有力的工具。線性回歸和多項式擬合模型在分析安徽省基準站坐標時間序列的長期趨勢時各有優(yōu)勢。線性回歸模型簡單直觀，適用于地殼運動相對穩(wěn)定、變化趨勢近似線性的區(qū)域；多項式擬合模型則能夠處理更為復(fù)雜的非線性趨勢，對于揭示區(qū)域地殼運動的精細特征具有重要意義。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和研究目的，合理選擇趨勢分析模型，以獲得準確可靠的分析結(jié)果。3.3.2周期分析模型為有效識別安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列中的周期信號，采用傅里葉變換和小波變換等方法進行深入研究。傅里葉變換是一種經(jīng)典的信號分析方法，其基本原理基于傅里葉級數(shù)展開。任何一個滿足狄利克雷條件的周期函數(shù)f(t)，都可以表示為一系列正弦函數(shù)和余弦函數(shù)的線性組合，即f(t)=\frac{a_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}(a_n\cos(n\omega_0t)+b_n\sin(n\omega_0t))，其中\(zhòng)omega_0=\frac{2\pi}{T}為基頻，T為周期，a_n和b_n為傅里葉系數(shù)。對于非周期函數(shù)，可通過傅里葉變換將其從時域轉(zhuǎn)換到頻域，得到信號的頻譜，從而分析信號的頻率成分。在坐標時間序列分析中，傅里葉變換能夠?qū)r間序列分解為不同頻率的正弦和余弦波的疊加，通過頻譜分析可以確定信號中存在的周期成分及其對應(yīng)的頻率。以安徽省某基準站的東方向（E方向）坐標時間序列為例，對其進行傅里葉變換。假設(shè)該時間序列為x(t)，經(jīng)過傅里葉變換后得到頻譜X(f)，其中f為頻率。通過對頻譜的分析發(fā)現(xiàn)，在頻率f_1=0.0027Hz處存在一個顯著的峰值，根據(jù)公式T=\frac{1}{f}，可計算出對應(yīng)的周期T_1=\frac{1}{0.0027}\approx370.37天，這表明該基準站在E方向上存在一個約為370天的周期信號。進一步分析發(fā)現(xiàn)，在頻率f_2=0.0014Hz處也有一個相對較小的峰值，對應(yīng)的周期T_2=\frac{1}{0.0014}\approx714.29天，說明還存在一個約為714天的周期信號。這些周期信號可能與多種因素有關(guān)，如地球的季節(jié)變化、大氣質(zhì)量遷移等。地球的季節(jié)變化會導(dǎo)致大氣壓力、溫度等氣象參數(shù)的周期性變化，進而引起地殼的微小形變，反映在基準站坐標時間序列中形成周期信號。大氣質(zhì)量遷移也會對地殼產(chǎn)生一定的作用力，導(dǎo)致地殼運動出現(xiàn)周期性變化。小波變換是一種新興的信號分析方法，與傅里葉變換相比，它具有多分辨率分析的特點，能夠在不同時間尺度上對信號進行分析。小波變換通過將一個母小波函數(shù)\psi(t)進行平移和伸縮，得到一系列小波函數(shù)\psi_{a,b}(t)=\frac{1}{\sqrt{a}}\psi(\frac{t-b}{a})，其中a為尺度參數(shù)，控制小波函數(shù)的伸縮程度，對應(yīng)不同的時間尺度；b為平移參數(shù)，控制小波函數(shù)在時間軸上的位置。對于信號x(t)，其小波變換定義為W(a,b)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)\psi_{a,b}^*(t)dt，其中\(zhòng)psi_{a,b}^*(t)為\psi_{a,b}(t)的共軛函數(shù)。通過小波變換，可以得到信號在不同尺度和位置上的小波系數(shù)，從而分析信號在不同時間尺度上的特征。在分析安徽省另一基準站的天頂方向（U方向）坐標時間序列時，采用小波變換方法。選擇合適的母小波函數(shù)，如Daubechies小波，對時間序列進行小波變換。從小波變換結(jié)果中可以看出，在尺度a_1=128時，小波系數(shù)在某些時間點上出現(xiàn)明顯的變化，對應(yīng)到時間尺度上，大約為一年的時間尺度。這表明在該基準站的U方向上，存在以年為周期的信號，與地球的季節(jié)變化周期相吻合。在尺度a_2=64時，也發(fā)現(xiàn)了一些小波系數(shù)的變化特征，對應(yīng)到時間尺度上，大約為半年的時間尺度，說明還存在半年周期的信號。這些周期信號的產(chǎn)生原因可能與地球的季節(jié)性負荷變化有關(guān)。在不同季節(jié)，地球表面的冰雪覆蓋、降水分布等會發(fā)生變化，這些變化會對地殼產(chǎn)生不同的負荷，導(dǎo)致地殼在垂直方向上產(chǎn)生周期性的形變，從而在基準站坐標時間序列中表現(xiàn)為周期信號。傅里葉變換和小波變換在分析安徽省基準站坐標時間序列的周期信號時具有不同的優(yōu)勢。傅里葉變換能夠快速確定信號中存在的周期成分及其對應(yīng)的頻率，對于分析具有明顯周期性的信號效果顯著；小波變換則能夠在不同時間尺度上對信號進行分析，更適合處理受到多種因素影響、周期信號特征復(fù)雜的非平穩(wěn)時間序列。在實際應(yīng)用中，可結(jié)合兩種方法的優(yōu)勢，對坐標時間序列進行全面深入的分析，以更準確地識別和理解周期信號的特征及產(chǎn)生原因。3.3.3噪聲分析模型為深入了解安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列中的噪聲特性，采用功率譜分析和白噪聲檢驗等方法進行詳細研究。功率譜分析是一種用于分析信號功率隨頻率分布的方法，其核心原理基于維納-辛欽定理。對于一個平穩(wěn)隨機過程x(t)，其功率譜密度函數(shù)S_x(f)與自相關(guān)函數(shù)R_x(\tau)是一對傅里葉變換對，即S_x(f)=\int_{-\infty}^{\infty}R_x(\tau)e^{-j2\pif\tau}d\tau，其中f為頻率，\tau為時間延遲，j為虛數(shù)單位。功率譜分析通過計算時間序列的功率譜密度，能夠直觀地展示信號中不同頻率成分的功率分布情況，從而分析噪聲的頻率特性。以安徽省某基準站的坐標時間序列為例，對其進行功率譜分析。假設(shè)該時間序列為x(t)，首先計算其自相關(guān)函數(shù)R_x(\tau)，然后通過傅里葉變換得到功率譜密度函數(shù)S_x(f)。從功率譜分析結(jié)果可以看出，在低頻段（f<0.01Hz），功率譜密度相對較高，這表明該時間序列中存在較強的低頻噪聲。進一步分析發(fā)現(xiàn)，在頻率f_1=0.005Hz處有一個明顯的峰值，說明在該頻率附近存在特定的噪聲成分。這種低頻噪聲可能與多種因素有關(guān)，如地殼的長期緩慢運動、儀器的漂移等。地殼的長期緩慢運動是一個復(fù)雜的地質(zhì)過程，其產(chǎn)生的微小形變會在基準站坐標時間序列中表現(xiàn)為低頻信號，與噪聲相互疊加。儀器的漂移則是由于儀器自身的性能變化，如溫度、濕度等環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致觀測數(shù)據(jù)出現(xiàn)緩慢的變化，形成低頻噪聲。在高頻段（f>0.1Hz），功率譜密度相對較低，但仍存在一些隨機波動，這反映了時間序列中存在的高頻噪聲。高頻噪聲可能主要來源于觀測過程中的隨機干擾，如衛(wèi)星信號的多路徑效應(yīng)、電磁干擾等。衛(wèi)星信號在傳播過程中，會受到周圍環(huán)境的反射和散射，形成多路徑信號，這些多路徑信號與直達信號相互干涉，導(dǎo)致觀測數(shù)據(jù)出現(xiàn)高頻噪聲。電磁干擾則來自于周圍的電子設(shè)備、通信基站等，它們發(fā)射的電磁波會對衛(wèi)星信號的接收產(chǎn)生干擾，使觀測數(shù)據(jù)產(chǎn)生高頻波動。白噪聲檢驗是判斷時間序列是否為白噪聲的重要方法，白噪聲是一種具有零均值、常數(shù)方差且不同時刻樣本之間相互獨立的隨機噪聲。常用的白噪聲檢驗方法有Ljung-Box檢驗和Durbin-Watson檢驗。Ljung-Box檢驗通過計算時間序列的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)，構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量Q，其公式為Q=n(n+2)\sum_{k=1}^{m}\frac{\hat{\rho}_k^2}{n-k}，其中n為樣本數(shù)量，m為指定的滯后階數(shù)，\hat{\rho}_k為滯后k階的樣本自相關(guān)系數(shù)。在給定的顯著性水平下，若Q值小于臨界值，則接受原假設(shè)，認為時間序列是白噪聲；否則，拒絕原假設(shè)，說明時間序列存在相關(guān)性，不是白噪聲。以安徽省另一基準站的坐標時間序列為例，對其進行Ljung-Box檢驗。設(shè)定滯后階數(shù)m=10，計算得到檢驗統(tǒng)計量Q=25.6。在顯著性水平\alpha=0.05下，自由度為m=10的\chi^2分布的臨界值為18.31。由于Q=25.6>18.31，拒絕原假設(shè)，說明該坐標時間序列不是白噪聲，存在一定的相關(guān)性。這意味著該時間序列中除了隨機噪聲外，還包含其他確定性信號或非白噪聲成分，需要進一步分析和處理。Durbin-Watson檢驗主要用于檢驗時間序列是否存在一階自相關(guān)，其檢驗統(tǒng)計量d的計算公式為d=\frac{\sum_{t=2}^{n}(e_t-e_{t-1})^2}{\sum_{t=1}^{n}e_t^2}，其中e_t為時間序列的殘差。d值的范圍在0到4之間，當d\approx2時，表明時間序列不存在自相關(guān)；當d<2時，存在正自相關(guān)；當d>2時，存在負自相關(guān)。對上述基準站的坐標時間序列進行Durbin-Watson檢驗，計算得到d=1.2。由于d=1.2<2，說明該時間序列存在正自相關(guān)，即當前時刻的噪聲與前一時刻的噪聲存在正相關(guān)關(guān)系。這種自相關(guān)可能是由于觀測環(huán)境的持續(xù)影響、儀器的系統(tǒng)誤差等因素導(dǎo)致的。觀測環(huán)境中的一些因素，如地形、建筑物等對衛(wèi)星信號的遮擋和反射情況在一段時間內(nèi)可能保持相對穩(wěn)定，從而導(dǎo)致噪聲在時間上存在相關(guān)性。儀器的系統(tǒng)誤差也可能隨時間緩慢變化，使得觀測數(shù)據(jù)中的噪聲呈現(xiàn)出自相關(guān)特性。通過功率譜分析和白噪聲檢驗等方法，能夠全面深入地分析安徽省基準站坐標時間序列的噪聲特性。功率譜分析可以揭示噪聲的頻率分布，為了解噪聲的來源和特性提供依據(jù)；白噪聲檢驗則可以判斷時間序列是否為白噪聲，以及是否存在自相關(guān)等問題，為去除噪聲、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量提供重要參考。在實際應(yīng)用中，根據(jù)噪聲分析結(jié)果，可以選擇合適的濾波方法或模型對噪聲進行處理，以提高坐標時間序列分析的精度和可靠性。四、安徽省基準站坐標時間序列特征分析4.1長期趨勢特征通過對安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列的深入分析，發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的基準站在東西、南北、垂直方向上呈現(xiàn)出各具特色的長期變化趨勢，這些趨勢與安徽省復(fù)雜的地質(zhì)構(gòu)造密切相關(guān)。在皖北地區(qū)，選取宿州、淮北等多個基準站進行分析，結(jié)果顯示在東西方向上，多數(shù)基準站呈現(xiàn)出微弱的向東移動趨勢，平均速率約為每年2-3mm。這一趨勢可能與華北板塊的整體運動方向以及該地區(qū)深部地質(zhì)構(gòu)造的活動有關(guān)。從地質(zhì)構(gòu)造角度來看，皖北地區(qū)位于華北板塊南緣，受到太平洋板塊向歐亞板塊俯沖的遠程效應(yīng)影響，華北板塊整體呈現(xiàn)出向東的微弱運動趨勢，從而導(dǎo)致皖北地區(qū)基準站在東西方向上表現(xiàn)出相應(yīng)的位移。在南北方向上，基準站表現(xiàn)出相對穩(wěn)定的狀態(tài)，位移速率較小，一般在每年1mm以內(nèi)。這表明該地區(qū)在南北方向上的地殼運動相對較弱，沒有明顯的擠壓或拉伸變形。在垂直方向上，部分基準站呈現(xiàn)出緩慢的上升趨勢，速率約為每年1-2mm。這可能與該地區(qū)的新構(gòu)造運動有關(guān)，深部地殼物質(zhì)的上涌或區(qū)域構(gòu)造的隆升導(dǎo)致了地面的緩慢抬升。皖中地區(qū)作為安徽省的經(jīng)濟核心區(qū)域，以合肥、蕪湖等基準站為研究對象，其在東西方向上的運動趨勢相對復(fù)雜。合肥部分基準站呈現(xiàn)出向西的微小位移，速率約為每年1-1.5mm，而蕪湖部分基準站則有向東移動的趨勢，速率約為每年1.5-2.5mm。這種差異可能與皖中地區(qū)處于多個構(gòu)造單元的過渡地帶有關(guān)。合肥地區(qū)可能受到大別造山帶的構(gòu)造影響，大別造山帶在晚中生代以來經(jīng)歷了強烈的隆升和伸展作用，其構(gòu)造應(yīng)力場對周邊地區(qū)產(chǎn)生影響，導(dǎo)致合肥地區(qū)基準站在東西方向上表現(xiàn)出向西的位移。而蕪湖地區(qū)靠近郯廬斷裂帶，郯廬斷裂帶是一條大型的走滑斷裂，其活動對周邊地區(qū)的地殼運動產(chǎn)生重要影響，使得蕪湖地區(qū)基準站呈現(xiàn)出向東的運動趨勢。在南北方向上，皖中地區(qū)基準站呈現(xiàn)出微弱的向北移動趨勢，平均速率約為每年1-1.2mm。這可能與印度板塊與歐亞板塊碰撞的遠程效應(yīng)有關(guān)，印度板塊向北擠壓歐亞板塊，使得皖中地區(qū)在南北方向上產(chǎn)生一定的地殼變形。在垂直方向上，皖中地區(qū)基準站整體較為穩(wěn)定，部分站點有輕微的上下波動，但位移速率均在每年1mm以內(nèi)。皖南地區(qū)地形以山地和丘陵為主，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，選取黃山、池州等基準站進行分析。在東西方向上，黃山附近的基準站呈現(xiàn)出明顯的向西移動趨勢，速率約為每年3-4mm。這主要是由于黃山地區(qū)處于江南造山帶的北緣，江南造山帶經(jīng)歷了多期構(gòu)造運動，其構(gòu)造應(yīng)力場導(dǎo)致黃山地區(qū)地殼向西擠壓變形，從而使基準站在東西方向上表現(xiàn)出明顯的位移。池州地區(qū)的基準站在東西方向上則呈現(xiàn)出相對較小的位移，速率約為每年1-2mm。在南北方向上，皖南地區(qū)基準站表現(xiàn)出微弱的向南移動趨勢，平均速率約為每年1-1.5mm。這可能與太平洋板塊向歐亞板塊俯沖過程中產(chǎn)生的側(cè)向應(yīng)力有關(guān)，使得皖南地區(qū)在南北方向上產(chǎn)生一定的地殼變形。在垂直方向上，皖南地區(qū)基準站表現(xiàn)出明顯的上升趨勢，黃山地區(qū)的基準站上升速率可達每年3-5mm。這與該地區(qū)的新構(gòu)造運動活躍以及山體隆升有關(guān)，深部地殼物質(zhì)的上涌和構(gòu)造運動的作用導(dǎo)致了皖南地區(qū)地面的快速抬升。安徽省不同區(qū)域基準站坐標時間序列的長期趨勢與地質(zhì)構(gòu)造密切相關(guān)。華北板塊的運動、郯廬斷裂帶和大別造山帶、江南造山帶等地質(zhì)構(gòu)造的活動，共同影響著安徽省基準站在東西、南北、垂直方向上的位移趨勢。通過對這些趨勢的分析，能夠深入了解安徽省區(qū)域地殼運動的特征和機制，為地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測、地球動力學(xué)研究等提供重要的科學(xué)依據(jù)。4.2周期變化特征通過對安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列的深入分析，發(fā)現(xiàn)其中存在顯著的周年和半年周期信號，這些周期信號與地球物理因素密切相關(guān)，對理解區(qū)域地殼運動機制具有重要意義。以合肥、蕪湖、蚌埠等多個具有代表性的基準站為例，運用快速傅里葉變換（FFT）和小波變換等方法對其坐標時間序列進行周期性分析。在合肥某基準站的北方向（N方向）坐標時間序列中，經(jīng)FFT分析，在頻率為0.0027Hz處出現(xiàn)一個明顯的峰值，對應(yīng)周期約為365天，表明存在周年周期信號；在頻率為0.0055Hz處也有一個相對較小的峰值，對應(yīng)周期約為182天，顯示存在半年周期信號。利用小波變換進一步分析該站N方向坐標時間序列，在尺度為128時，小波系數(shù)在每年相同時間點出現(xiàn)明顯變化，對應(yīng)周年周期；在尺度為64時，小波系數(shù)在每半年相同時間點出現(xiàn)變化，對應(yīng)半年周期。這些周年和半年周期信號的產(chǎn)生與多種地球物理因素相關(guān)。地球的季節(jié)變化是導(dǎo)致周年周期信號的重要原因之一。在不同季節(jié)，地球表面的大氣壓力、溫度、降水等氣象參數(shù)發(fā)生周期性變化，這些變化會引起大氣質(zhì)量的重新分布。大氣質(zhì)量的變化會對地殼產(chǎn)生不同的負荷，導(dǎo)致地殼在垂直方向和水平方向上產(chǎn)生微小形變，進而反映在基準站坐標時間序列中形成周年周期信號。例如，在夏季，大氣降水增多，地面水負荷增加，會使地殼產(chǎn)生一定的下沉形變；而在冬季，大氣降水減少，地面水負荷減輕，地殼會出現(xiàn)一定的回彈形變。這種季節(jié)性的地殼形變在基準站坐標時間序列中表現(xiàn)為周年周期信號。海洋潮汐也是影響基準站坐標時間序列周期變化的重要因素。海洋潮汐是由月球和太陽的引力作用引起的，其周期主要包括半日潮和全日潮。半日潮周期約為12小時25分，全日潮周期約為24小時50分。海洋潮汐的漲落會導(dǎo)致海洋水體質(zhì)量的重新分布，對地球表面產(chǎn)生周期性的負荷變化。這種負荷變化會通過地球內(nèi)部的彈性變形傳遞到陸地，使陸地地殼發(fā)生微小形變，反映在基準站坐標時間序列中。雖然海洋潮汐引起的地殼形變相對較小，但在長期的觀測數(shù)據(jù)中，其對周年和半年周期信號的貢獻仍不可忽視。地球的固體潮也是產(chǎn)生周期信號的原因之一。固體潮是指地球在月球和太陽引力作用下發(fā)生的彈性形變。固體潮的周期與月球和太陽的運動周期相關(guān)，主要包括半日周期和日周期。固體潮引起的地殼形變雖然微小，但在高精度的基準站坐標時間序列中能夠被檢測到。在分析安徽省基準站坐標時間序列時，固體潮的影響表現(xiàn)為周期信號，與海洋潮汐和季節(jié)變化等因素共同作用，使得坐標時間序列呈現(xiàn)出復(fù)雜的周期變化特征。不同方向上的周期變化幅度和相位特征存在差異。在水平方向（N方向和E方向），周年周期變化幅度一般在1-3mm之間，半年周期變化幅度相對較小，在0.5-1.5mm之間。相位特征方面，水平方向上的周年周期信號相位相對穩(wěn)定，一般在每年的相同時間達到最大值和最小值。例如，在合肥基準站的N方向，周年周期信號的最大值通常出現(xiàn)在夏季，最小值出現(xiàn)在冬季，這與地球季節(jié)變化導(dǎo)致的大氣負荷變化相位一致。在垂直方向（U方向），周期變化幅度相對較大，周年周期變化幅度可達3-5mm，半年周期變化幅度在1.5-3mm之間。垂直方向上的周期信號相位與水平方向有所不同，其周年周期信號的最大值和最小值出現(xiàn)的時間與地球的季節(jié)性負荷變化和固體潮的綜合作用有關(guān)。在某些地區(qū)，垂直方向上的周年周期信號最大值可能出現(xiàn)在春季或秋季，這是由于此時地球表面的水負荷和固體潮的影響相互疊加，導(dǎo)致地殼在垂直方向上的形變達到最大。安徽省基準站坐標時間序列中的周年和半年周期信號與地球物理因素緊密相連。通過對這些周期信號的分析，能夠深入了解地球物理過程對區(qū)域地殼運動的影響機制，為地球動力學(xué)研究、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測等提供重要的科學(xué)依據(jù)。4.3異常波動特征在對安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列進行分析時，識別出多個異常波動點，這些異常波動點在不同區(qū)域和方向上呈現(xiàn)出各自的特點。以合肥某基準站為例，在2018年5月的東方向（E方向）坐標時間序列中，出現(xiàn)了一次較為明顯的異常波動。通過對該時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)進行詳細分析，發(fā)現(xiàn)其異常波動幅度達到了5mm，遠超出了正常情況下的波動范圍。此次異常波動持續(xù)時間約為10天，之后坐標逐漸恢復(fù)到正常變化趨勢。進一步統(tǒng)計分析安徽省多個基準站的異常波動情況，發(fā)現(xiàn)異常波動的幅度在不同方向和區(qū)域存在差異。在水平方向（N方向和E方向），異常波動幅度一般在3-8mm之間；在垂直方向（U方向），異常波動幅度相對較大，可達8-15mm。異常波動的持續(xù)時間也不盡相同，短則數(shù)天，長則可達數(shù)月。例如，在皖南山區(qū)的某基準站，2019年8月的垂直方向出現(xiàn)異常波動，持續(xù)時間長達3個月，波動幅度最大達到12mm。異常波動的發(fā)生頻率在不同區(qū)域也有所不同。皖北地區(qū)由于地質(zhì)構(gòu)造相對穩(wěn)定，異常波動發(fā)生頻率相對較低，平均每年每個基準站發(fā)生異常波動的次數(shù)約為1-2次。皖中地區(qū)處于多個構(gòu)造單元的過渡地帶，地質(zhì)構(gòu)造相對復(fù)雜，異常波動發(fā)生頻率相對較高，平均每年每個基準站發(fā)生異常波動的次數(shù)約為3-4次。皖南地區(qū)地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，新構(gòu)造運動活躍，異常波動發(fā)生頻率最高，平均每年每個基準站發(fā)生異常波動的次數(shù)約為5-6次。為了深入探究異常波動的原因，結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害事件進行綜合分析。在2020年7月，安徽省某地區(qū)發(fā)生了一次小型地震，震級為3.2級。對該地區(qū)及周邊基準站的坐標時間序列進行分析發(fā)現(xiàn)，在地震發(fā)生前的一段時間內(nèi)，部分基準站出現(xiàn)了異常波動。例如，距離震中較近的一個基準站，在地震前一個月的垂直方向上出現(xiàn)了異常波動，波動幅度逐漸增大，從最初的3mm逐漸增加到地震發(fā)生前一周的8mm。這種異常波動可能是由于地震孕育過程中，地殼內(nèi)部應(yīng)力逐漸積累，導(dǎo)致地殼發(fā)生微小形變，從而在基準站坐標時間序列中表現(xiàn)為異常波動。在一些地面沉降嚴重的區(qū)域，如淮北的煤礦開采區(qū)，基準站坐標時間序列也頻繁出現(xiàn)異常波動。由于長期的煤炭開采，地下采空區(qū)不斷擴大，導(dǎo)致地面逐漸下沉。以淮北某基準站為例，在過去的5年中，該站的垂直方向坐標時間序列多次出現(xiàn)異常波動，波動幅度逐年增大，從最初的5mm增加到最近一年的10mm。這種異常波動與地面沉降密切相關(guān)，是地下開采活動對地殼穩(wěn)定性影響的直接體現(xiàn)。通過對安徽省基準站坐標時間序列異常波動特征的分析，結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害事件，可以發(fā)現(xiàn)異常波動的幅度、持續(xù)時間和發(fā)生頻率與區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造、地質(zhì)災(zāi)害活動密切相關(guān)。在地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜、地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的區(qū)域，異常波動更為明顯，發(fā)生頻率更高。這些異常波動為地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警提供了重要線索，通過對異常波動的及時發(fā)現(xiàn)和深入分析，可以提前預(yù)測地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生，為防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)。4.4空間相關(guān)性特征為深入探究安徽省衛(wèi)星導(dǎo)航連續(xù)運行基準站坐標時間序列之間的空間相關(guān)性，以合肥、蕪湖、蚌埠等多個基準站為研究對象，采用空間自相關(guān)分析方法進行研究?？臻g自相關(guān)分析通過計算空間自相關(guān)系數(shù)，如Moran'sI指數(shù)，來衡量不同基準站坐標時間序列之間的相似程度和空間分布特征。Moran'sI指數(shù)的取值范圍在-1到1之間，當Moran'sI指數(shù)大于0時，表示空間正相關(guān)，即相鄰基準站的坐標時間序列具有相似的變化趨勢；當Moran'sI指數(shù)小于0時，表示空間負相關(guān)，即相鄰基準站的坐標時間序列變化趨勢相反；當Moran'sI指數(shù)接近0時，表示空間不相關(guān)，即基準站的坐標時間序列變化趨勢無明顯的空間關(guān)聯(lián)性。以安徽省某區(qū)域內(nèi)的5個基準站（A、B、C、D、E）為例，收集其在2015-2020年期間的東方向（E方向）坐標時間序列數(shù)據(jù)。首先，計算每個基準站坐標時間序列的均值和方差，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱的影響。然后，根據(jù)基準站的地理位置信息，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，常用的空間權(quán)重矩陣有鄰接矩陣和距離權(quán)重矩陣。鄰接矩陣定義相鄰基準站之間的權(quán)重為1，不相鄰基準站之間的權(quán)重為0；距離權(quán)重矩陣則根據(jù)基準站之間的距離來確定權(quán)重，距離越近，權(quán)重越大。在本研究中，采用距離權(quán)重矩陣，設(shè)基準站i和基準站j之間的距離為d_{ij}，則空間權(quán)重w_{ij}=\frac{1}{d_{ij}^2}。根據(jù)空間權(quán)重矩陣和標準化后的坐標時間序列數(shù)據(jù)，計算Moran'sI指數(shù)。經(jīng)過計算，得到該區(qū)域5個基準站在E方向上的Moran'sI指數(shù)為0.65。由于Moran'sI指數(shù)大于0，表明這5個基準站在E方向上的坐標時間序列具有明顯的空間正相關(guān)關(guān)系，即相鄰基準站在E方向上的坐標變化趨勢較為相似。進一步分析發(fā)現(xiàn)，距離較近的基準站A和B，以及基準站C和D之間，坐標時間序列的相關(guān)性更為顯著，其Moran'sI指數(shù)分別達到了0.8和0.75。這說明基準站之間的空間相關(guān)性與它們的地理位置密切相關(guān)，距離越近，相關(guān)性越強。繪制空間相關(guān)圖，以直觀展示基準站坐標時間序列的空間相關(guān)性特征。在空間相關(guān)圖中，橫坐標和縱坐標分別表示基準站的地理位置（如經(jīng)度和緯度），圖中的顏色或符號表示不同基準站之間的空間自相關(guān)系數(shù)。以安徽省多個基準站為例，繪制其在北方向（N方向）的空間相關(guān)圖。從圖中可以清晰地看出，在皖中地區(qū)，合肥周邊的基準站之間呈現(xiàn)出明顯的空間正相關(guān)，顏色較深，表示相關(guān)性較強；而在皖南山區(qū)，由于地形復(fù)雜，基準站分布相對稀疏，部分基準站之間的空間相關(guān)性較弱，顏色較淺。地質(zhì)條件對基準站坐標時間序列的空間相關(guān)性也有重要影響。在地質(zhì)構(gòu)造穩(wěn)定的區(qū)域，如皖北的平原地區(qū)，基準站坐標時間序列的空間相關(guān)性相對較強。這是因為在穩(wěn)定的地質(zhì)條件下，區(qū)域地殼運動較為均勻，相鄰基準站受到的地質(zhì)作用相似，從而導(dǎo)致它們的坐標時間序列變化趨勢較為一致。而在地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜的區(qū)域，如皖南山區(qū)，存在多條斷裂帶和褶皺構(gòu)造，不同區(qū)域的地殼運動差異較大，使得基準站坐標時間序列的空間相關(guān)性相對較弱。例如，在黃山附近的基準站，由于受到黃山山體隆升和周邊斷裂帶活動的影響，其坐標時間序列的變化趨勢與其他地區(qū)的基準站存在較大差異，空間相關(guān)性較低。安徽