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全球定位系统

验潮站坐标时间序列特性分析

付杰 熊常亮 孙喜文 贺小星 朱冀星

付杰, 熊常亮, 孙喜文, 贺小星, 朱冀星. 验潮站坐标时间序列特性分析[J]. 全球定位系统, 2021, 46(4): 70-75. doi: 10.12265/j.gnss.2021020702
引用本文: 付杰, 熊常亮, 孙喜文, 贺小星, 朱冀星. 验潮站坐标时间序列特性分析[J]. 全球定位系统, 2021, 46(4): 70-75. doi: 10.12265/j.gnss.2021020702
FU Jie, XIONG Changliang, SUN Xiwen, HE Xiaoxing, ZHU Jixing. Characteristic analysis of coordinate time series of tide gauge station[J]. GNSS World of China, 2021, 46(4): 70-75. doi: 10.12265/j.gnss.2021020702
Citation: FU Jie, XIONG Changliang, SUN Xiwen, HE Xiaoxing, ZHU Jixing. Characteristic analysis of coordinate time series of tide gauge station[J]. GNSS World of China, 2021, 46(4): 70-75. doi: 10.12265/j.gnss.2021020702

验潮站坐标时间序列特性分析

doi: 10.12265/j.gnss.2021020702
基金项目: 国家自然科学基金项目(42104023,42061077);江西省自然科学基金项目(20202BAB214029,20202BABL214055);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ200639,GJJ171293);江西省教育科学规划课题(21YB072)
详细信息
    作者简介:

    付杰:(1999—),男,硕士研究生,主要研究方向为工程灾害监测与预报

    熊常亮:(1998—),男,硕士研究生,主要研究方向为GNSS数据处理与惯性导航

    孙喜文:(1993—),女,硕士,主要研究方向为交通卫星导航及GNSS数据处理分析

    通讯作者:

    贺小星 E-mail:hexiaoxing@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P228.4

Characteristic analysis of coordinate time series of tide gauge station

  • 摘要: 文中以298个验潮站作为研究对象,采用广义高斯-马尔科夫模型(GGM)、自回归滑动平均模型(ARMA)以及分形自回归聚合滑动平均模型(ARFIMA)三种模型,对验潮站坐标时间序列噪声模型特性及海平面变化趋势进行估计分析,并探讨了时间跨度对验潮站速度估计的影响. 实验结果表明:验潮站坐标时间序列主要呈现为ARFIMA(1,0)、ARFIMA(2,2)、ARMA (1,0) 噪声特性;验潮站速度估计结果表明64.77%的站点速度值所处区间为0~4 mm/a,平均海平面速度为1.25 mm/a,整体处于上升趋势. 随着时间跨度的增加,验潮站坐标序列速度不确定度逐渐由发散趋于收敛,大于110 a的时间跨度有助于获取稳健的验潮站速度估计值.

     

  • 图  1  站点数据缺失率统计图

    图  2  站点时间跨度统计图

    图  3  验潮站速度分布图

    图  4  验潮站速度统计图

    图  5  时间跨度对验潮站速度影响分析

    表  1  最优噪声模型估计结果

    模型测站数占比/%
    ARFIMA19063.76
    ARMA10434.90
    GGM4 1.34
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    表  2  不同阶数ARFIMA模型估计结果

    噪声模型站点数噪声模型站点数
    ARFIMA(1,0)72ARFIMA(3,3)7
    ARFIMA(1,1)9ARFIMA(3,4)2
    ARFIMA(1,2)1ARFIMA(3,5)1
    ARFIMA(1,3)0ARFIMA(4,0)0
    ARFIMA(1,4)0ARFIMA(4,1)0
    ARFIMA(1,5)0ARFIMA(4,2)6
    ARFIMA(2,0)0ARFIMA(4,3)0
    ARFIMA(2,1)0ARFIMA(4,4)0
    ARFIMA(2,2)58ARFIMA(4,5)1
    ARFIMA(2,3)21ARFIMA(5,0)0
    ARFIMA(2,4)5ARFIMA(5,1)0
    ARFIMA(2,5)0ARFIMA(5,2)4
    ARFIMA(3,0)3ARFIMA(5,3)0
    ARFIMA(3,1)0ARFIMA(5,4)0
    ARFIMA(3,2)0ARFIMA(5,5)0
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    表  3  不同阶数ARMA模型估计结果

    噪声模型站点数噪声模型站点数
    ARMA(1,0)44ARMA(3,3)0
    ARMA(1,1)9ARMA(3,4)3
    ARMA(1,2)4ARMA(3,5)0
    ARMA(1,3)0ARMA(4,0)2
    ARMA(1,4)0ARMA(4,1)0
    ARMA(1,5)0ARMA(4,2)0
    ARMA(2,0)5ARMA(4,3)3
    ARMA(2,1)0ARMA(4,4)1
    ARMA(2,2)1ARMA(4,5)0
    ARMA(2,3)5ARMA(5,0)0
    ARMA(2,4)3ARMA(5,1)0
    ARMA(2,5)2ARMA(5,2)2
    ARMA(3,0)1ARMA(5,3)0
    ARMA(3,1)0ARMA(5,4)0
    ARMA(3,2)19ARMA(5,5)0
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    表  4  各噪声分量占比

    时间跨度/a测站数ARMA/%ARFIMA/%GGM/%
    30~5011540.058.31.7
    >7010032.066.02.0
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    表  5  不同时间跨度速度变化值

    时间跨度/a平均变化量/(mm·a−1
    50~700.6191
    70~900.1674
    90~1100.1500
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    表  6  不同时间跨度速度变化量

    时间跨度/a平均变化量/(mm·a−1
    50~700.2819
    70~1100.2706
    110~1500.0770
    50~1500.5301
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  • 收稿日期:  2021-02-07
  • 网络出版日期:  2021-08-09

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