利用BFAST算法分析GPS時(shí)間序列.pdf

1、隨著GPS科技的發(fā)展，以及全球連續(xù)運(yùn)行觀測(cè)站網(wǎng)絡(luò)不斷完善，定位精度不斷提高，GPS技術(shù)已在越來(lái)越多的領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。目前，連續(xù)運(yùn)行參考站已經(jīng)累積了幾年甚至幾十年的觀測(cè)資料，研究長(zhǎng)時(shí)間的GPS坐標(biāo)時(shí)間序列，可獲取板塊運(yùn)動(dòng)規(guī)律、地表沉降、地球振蕩周期變化等信息。但GPS時(shí)間序列中的跳躍點(diǎn)會(huì)干擾分析結(jié)果，嚴(yán)重影響GPS時(shí)間序列中提取的構(gòu)造及非構(gòu)造運(yùn)動(dòng)信號(hào)的精度。特別是由未知原因引起的跳躍點(diǎn)，由于其量級(jí)小，常常被當(dāng)作噪聲處理，且目前缺乏有

2、效的探測(cè)方法。雖然手動(dòng)探測(cè)的方法能較準(zhǔn)確地探測(cè)出量級(jí)及較小的GPS時(shí)間序列跳躍點(diǎn)，但隨著GPS時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和站點(diǎn)數(shù)量不斷增加，手動(dòng)探測(cè)方法的效率將大大降低。因此，尋求合適的自動(dòng)化探測(cè)方法對(duì)于GPS時(shí)間序列分析具有一定的必要性。
　　BFAST(全稱為Breaks For Additive Season and Trend)算法通過(guò)探測(cè)跳躍點(diǎn)，自動(dòng)地將時(shí)間序列分解成趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)以及殘差項(xiàng)。該算法用于GPS時(shí)間序列分析長(zhǎng)期趨勢(shì)和

3、季節(jié)項(xiàng)時(shí)，需顧及GPS時(shí)間序列兩方面的特性:1、利用GPS時(shí)間序列分析長(zhǎng)期趨勢(shì)是基于跳躍點(diǎn)前后的速率保持不變的前提條件;2、GPS時(shí)間序列中少有季節(jié)項(xiàng)中存在跳躍點(diǎn)的情況。因此本論文中假定GPS時(shí)間序列中不存在季節(jié)項(xiàng)跳躍點(diǎn)，并基于GPS時(shí)間序列特性將BFAST算法進(jìn)行約束，使BFAST算法基于跳躍點(diǎn)擬合的趨勢(shì)項(xiàng)斜率保持一致。
　　本文通過(guò)模擬的GPS時(shí)間序列來(lái)檢驗(yàn)BFAST算法的可行性。根據(jù)中國(guó)陸態(tài)網(wǎng)GPS時(shí)間序列中的噪聲量級(jí)、季節(jié)

4、項(xiàng)振幅模擬GPS時(shí)間序列，在不同位置加入不同量級(jí)的跳躍點(diǎn)，并利用蒙特卡羅方法統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則來(lái)檢驗(yàn)BFAST算法的可行性。結(jié)果表明:加入約束條件的BFAST算法能較好地探測(cè)出模擬的GPS時(shí)間序列中的跳躍點(diǎn)、擬合線性趨勢(shì)項(xiàng)及季節(jié)項(xiàng)。并且該算法探測(cè)跳躍點(diǎn)的準(zhǔn)確度隨著跳躍點(diǎn)的量級(jí)增加而提高，擬合出模擬的GPS時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)的精度隨信噪比增加而提高。
　　然后，將BFAST算法用于中國(guó)大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)GPS時(shí)間序列分析，并將分析結(jié)果

5、與中國(guó)大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)給出的跳躍點(diǎn)、趨勢(shì)以及周期參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明，BFAST擬合季節(jié)項(xiàng)周年振幅和半周年偏差都小于2mm。由此可見，該算法對(duì)于季節(jié)項(xiàng)的估計(jì)精度較高;BFAST算法探測(cè)跳躍點(diǎn)的量級(jí)服從正態(tài)分布，滿足跳躍點(diǎn)在時(shí)間序列中的分布規(guī)律;取5％-95％置信區(qū)間作為該算法擬合速率項(xiàng)與中國(guó)陸態(tài)網(wǎng)給定速率偏差正確值區(qū)間，N、E、U三個(gè)方向的最大偏差值分別為1.45mm/yr、2.38mm/yr、3.63mm/yr，與中國(guó)陸態(tài)網(wǎng)