GPS测站坐标非线性变化研究方法的比较与分析.pdf

《GPS测站坐标非线性变化研究方法的比较与分析》这篇文章主要探讨了GPS测站坐标在长时间序列中出现的非线性变化现象，并对比分析了几种不同的研究方法，包括自回归滑动平均模型（ARMA）的Box-Jenkins方法、Pandit-Wu方法以及三角函数法。这些方法都是为了更好地理解和模拟GPS测站坐标的变化行为。 ARMA模型是统计学中常用的一种时间序列分析工具，特别适合处理具有自相关性的随机过程，如GPS测站的残差序列。Box-Jenkins方法是ARMA模型建立的经典步骤，包括识别、估计和诊断三个阶段，适用于确定模型的阶数和参数。而Pandit-Wu方法则提供了一种更为灵活的模型选择策略，它能够自动识别模型的复杂性，可能在拟合非线性变化时表现出更好的性能。 文章通过实验对比了这三种方法的优劣。结果显示，Pandit-Wu方法在拟合GPS测站残差的非线性变化上效果最佳，Box-Jenkins方法次之，三角函数法最差。尽管如此，三角函数法有其独特的优势，它能直观地揭示非线性变化的规律，便于深入探究变化的本质和机制。因此，三角函数法在特定情况下仍然具有重要的研究价值。 GPS测站坐标非线性变化的研究对于地球动力学研究至关重要。随着测量技术的进步和数据处理方法的更新，国际大地测量学界对坐标精度的要求越来越高，特别是对地心坐标的精度要求已经逼近毫米级别。这要求我们更深入地理解GPS测站的残差，因为它们往往反映了目前尚未完全理解的地壳形变、潮汐效应、地心运动等复杂地球动力学过程。 通过对GPS测站残差的时间序列分析，可以揭示地表运动的细微变化，这对于地震活动预测、板块构造研究、地壳稳定性评估等领域都具有深远的影响。因此，选择合适的分析方法来研究这种非线性变化，不仅有助于提高参考框架的精度，而且能推动地球科学的发展，为人类对地球动态的理解提供关键的数据支持。