CORS系统在地表形变监测中的应用研究

发布时间：2017-04-27 06:14

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【摘要】：2010年12月,我国首次提出了“地理国情监测”的概念。而GPS观测技术在地球物理研究中已有多年的历史,积累了大量的GPS数据,这些数据成功应用于地壳水平运动观测研究,为研究中国大陆现今地壳运动乃至震情预测提供了极其重要的资料。CORS(Continuously Operating Reference System)系统可以获取连续不问断的GPS观测数据,在地表形变监测中具有无可比拟的优势。由于GPS观测数据在高程方向上的噪声比水平方向上的噪声大,受到各种因素的影响,导致CORS系统在地壳垂直运动方面的应用受到一定的限制。本论文拟研究CORS站点坐标高程分量的周期性运动规律,提取真实的地表形变信息,对CORS站点坐标的周期性变化规律定性的进行成因分析。并结合JSCORS和美国加利福尼亚州CORS多年的连续观测数据为例进行实例分析。本论文主要有以下研究内容：(1)研究了对CORS站点连续缺失的数据进行插值的方法。分别就拉格朗日插值法、三次样条曲线插值法、BP神经网络等方法对CORS缺失数据的插值效果进行了对比研究。结果表明BP神经网络方法的插值效果最佳,为CORS站点数据连续缺失较多的情况提供了一个较好的解决方案。(2)分析了CORS站点高程方向时间序列的周期变化规律。分别采用功率谱分析和小波变换的方法,从时域和频域两方面来研究CORS站点高程方向时间序列的周期变化规律。首先提取时间序列的线性趋势项,然后对处理后的平稳的时间序列进行分析。通过分析发现大部分的CORS站点存在以年和半年为周期的周期性运动,尤其以年周期运动为主。(3)建立了CORS站点高程方向上的时间序列预报模型。首先介绍了目前比较常用的多项式拟合函数模型和时间序列模型,然后将BP神经网络方法与时间序列模型进行融合,建立了一个新的预测模型,并通过实例对三种模型的预报精度进行了对比,结果表明BP神经网络与时间序列的融合模型效果最优,提高了预报的精度。(4)研究了影响CORS站点高程方向上时间序列周期性变化的因素,从海洋潮汐、大气压强、基岩热膨胀等方面进行了定性分析。
【关键词】：CORS 地表形变 功率谱分析 时间序列 BP神经网络
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.2.3 目前研究中存在的不足11
• 1.3 研究的主要内容11-13
• 第二章 时间序列分析方法13-18
• 2.1 时间序列概述13
• 2.2 时间序列常用模型13-14
• 2.3 平稳时间序列的数字特征14-15
• 2.4 时间序列模型建模方法15-17
• 2.5 本章小结17-18
• 第三章 CORS站点高程时间序列分析18-36
• 3.1 CORS站点原始时间序列分析18-20
• 3.2 数据插值方法20-27
• 3.2.1 拉格朗日插值方法20-21
• 3.2.2 三次样条插值方法21-22
• 3.2.3 BP神经网络插值方法22-24
• 3.2.4 不同插值方法效果比较24-27
• 3.3 功率谱分析27-30
• 3.4 小波分析30-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 CORS站点高程时间序列的应用分析36-52
• 4.1 影响高程方向周期性变化的因素分析36-41
• 4.1.1 地球物理因素的影响36-38
• 4.1.2 GPS及数据处理因素的影响38-40
• 4.1.3 其他因素的影响40-41
• 4.2 CORS站点高程时间序列预报分析41-48
• 4.2.1 多项式拟合函数预报分析41-43
• 4.2.2 时间序列ARIMA模型预报分析43-45
• 4.2.3 基于BP神经网络的时间序列融合模型预报分析45-48
• 4.3 CORS在地表沉降监测中的应用48-50
• 4.3.1 高程控制网水准测量确定的地面沉降48-49
• 4.3.2 JSCORS数据确定的地面沉降49-50
• 4.4 本章小结50-52
• 第五章 结论与展望52-54
• 5.1 主要工作与结论52-53
• 5.2 问题及展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士期间发表的论文与取得的学术成果58

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本文编号：330073