陕西GPS连续观测网站点时间序列去噪与速度场分析.pdf

本文主要探讨了在陕西GPS连续观测网络中，如何对站点时间序列进行去噪处理，并分析由此得到的速度场。文章采用了GAMIT/GLOBK软件处理2008年至2014年近6年的GPS连续观测数据，得到了基准站的原始时间序列。在时间序列去噪方面，研究对比了Kalman滤波、ARMA(自回归滑动平均模型)和BP神经网络这三种方法。 Kalman滤波是一种有效的估计和预测动态系统状态的算法，特别适用于存在噪声的情况。通过调整状态噪声矩阵，可以优化滤波效果。研究表明，在适当的状态噪声矩阵条件下，Kalman滤波方法比ARMA和BP滤波在剔除噪声、揭示坐标趋势方面表现更优。 ARMA模型是统计学中处理时间序列数据的一种常用工具，结合自回归和滑动平均过程，能够处理短期依赖性噪声。而BP神经网络则利用多层前馈网络结构，通过学习过程来拟合时间序列中的非线性关系。 去噪处理后，陕西GPS连续观测网的站点在ITRF2008框架下的速度场精度显著提高。结果显示，平均速度在北方向（N）为-0.0101米/年，东方向（E）为0.0338米/年，表明整体上站点向东南方移动。这一发现对于理解地壳运动和地质活动具有重要意义。 渭河盆地和汉中盆地内的几个站点显示较大的沉降量，这可能与地质构造、地下水位变化或人类活动有关。这些观测结果对于地震监测、地壳形变研究以及灾害风险评估提供了关键数据支持。 通过对陕西GPS连续观测站点时间序列的去噪处理，可以更准确地获取地壳运动的速度场信息，有助于深入理解区域地质动态，为地震预报、地质灾害防范和地球科学研究提供有力的数据支撑。同时，该研究也为其他地区的GPS观测数据分析提供了参考和借鉴。