摘要:为快速、有效地获取地震发生阶段震源周边地区站点的动态位移，为地震预警系统提供高可靠性的地表形变信息，利用全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）高频观测数据，基于非差估计法对多模GNSS卫星钟差进行实时估计及性能分析，并将其应用于精密单点定位（precise point positioning, PPP）实时计算2021年漾濞Mw6.4地震和玛多Mw 7.4地震的地面动态形变。结果表明,GNSS四系统实时估计卫星钟差的标准差（standard deviation, STD）均值为0.142 ns，其多系统组合PPP动态解的平均标准差在水平方向达到0.5 cm，高程方向达到1.0 cm，计算得到的地震动态位移波形相对GPS单系统更为稳定，而且能够获得较为准确的同震形变。
0 引言
近年来,随着全球导航卫星系统(globalnavigationsatellitesystem,GNSS)高频定位技术的不 断发展,其在地壳运动监测领域发挥着越来越重要 的作用,为地震监测提供了一种有效的新型技术途 径[1-2]。其中,利用差分相对定位技术可以计算得到 监测站相对于某一固定参考站毫米级的动态位移, 但监测区域内有时因地质条件等客观因素难以布 设观测环境良好、稳定的基准站,而且坐标精确已 知的基准站在强震发生阶段可能会发生移动,导致 动态解 算 的 定 位 精 度 显 著 降 低[3-4]。而 采 用 国 际 GNSS服务(internationalGNSSservice,IGS)组织 发布的精密卫星轨道和钟差等产品的精密单点定 位(precisepointpositioning,PPP)技术,具有不依 赖于某一特定参考基准站、实时性强等优势,仅利 用单台 GNSS接收机即可获得国际地球参考框架 下高精度的“绝对位置”,具备准确捕捉地震位移波 形的能 力,更 适 合 长 距 离、大 范 围 的 地 壳 形 变 监 测[3-4]。文献[5]实验结果表明,卫星钟差的采样率 越高,利用 PPP动态解捕捉远场站点形变信息的优 势越 明 显。文 献 [6]利 用 武 汉 大 学 自 主 研 发 的 PANDA 软件对高频 GNSS观测信号进行 PPP 后 处理,能够很好地获取 2016-11-13 新 西 兰 Mw7.8 地震产生的动态位移特征。地震瞬时地表动态位移的实时高可靠性监测 对地震预警系统而言至关重要,能够为震中以及震 级的快速确定等研究工作提供关键信息[3]。然而, 实时 PPP高精度动态解的实现取决于精密卫星轨 道和钟差的实时估计性能。目前超快速实时预报 轨道产品已经能够满足其时效性和可靠性等要求, 但卫星钟差的精确预报极易受到自身时频特性以 及复杂太空环境的影响,高可靠的厘米级 GNSS实 时卫星钟差则需利用地面站观测数据进行实时估 计得到[7]。文献[8]实时估计的多模 GNSS卫星钟 差与武汉大学最终精密钟差互差优于0.2ns。文献 [9-10]利用均方根信息滤波实现 GNSS四系统实时 卫星钟差的快速估计,且与最终精密钟差产品符合 性较好。文献[11]提出了一种基于序贯最小二乘 的在线质量控制方法,GNSS四系统实时估计卫星 钟差的标准差均值优于0.1ns。鉴于此,本 文 以 长 安 大 学 北 斗 分 析 中 心 为 平 台,基于多模全球导航卫星系统实验跟踪网(multiGNSSexperiment,MGEX)监测站1 Hz的 GNSS 观测数 据,采 用 模 型 严 密、精 度 较 高 的 非 差 估 计 法[12],实现了多模 GNSS卫星钟差的实时估计和性 能评估,并将其用于高频动态 PPP 实时获取2021 年漾濞 Mw6.4地震和玛多 Mw7.4地震发生时段 的地表形 变 波 形,具 体 分 析 震 时 点 位 的 运 动 变 化 情况。
1 数据处理
1.1 钟差估计
本文采用无电离层组合观测值进行 GNSS 卫 星钟差的实时估计。对于全球定位系统(globalpositioningsystem, GPS)、格 洛 纳 斯 卫 星 导 航 系 统 (globalnavigation satellitesystem,GLONASS)、伽利略卫星导航系 统(Galileosatellitenavigationsystem,Galileo)以 及 我 国 的 北 斗 卫 星 导 航 系 统 (BeiDounavigation satellitesystem,BDS)而言,不同卫星导航系统所 采用的时空基准以及信号体制不一致,导致卫星信号在 GNSS 接 收 机 内 部 产 生 系 统 间 偏 差 (inter systembias,ISB)以及 GLONASS 所特有的频率 间偏差(interfrequencybias,IFB)。
1.2 处理策略
无电离层组合模型是 GNSS 精密卫星钟差估 计、精密单点定位等数据处理常用的函数模型,表1 总结了 GNSS 卫 星 钟 差 实 时 估 计 以 及 实 时 动 态 PPP基于该模型的数据处理策略。对于 GNSS卫 星钟差的实时估计,则是在观测方程中将卫星钟误 差作为白噪声进行估计以免受到钟跳的影响,将卫 星轨道和 测 站 坐 标 作 为 已 知 值 进 行 改 正。对 于 GNSS实时动态 PPP,则是将测站的位置坐标作为 待估参数进行估计,将精密卫星轨道和卫星钟差作 为已知值进行改正。
2 多模 GNSS实时卫星钟差估计分析
在 MGEX中选取60个均匀分布在全球的连续 运行跟踪站。从IGS下载2021年5月19日—2021 年5月 22 日 连 续 4d 所 选 测 站 1s采 样 间 隔 的 GNSS观测数据用于卫星钟差的实时估计。在实时估计多模 GNSS卫星钟差的过程中,测站始终处于 静止状态且位置已知,可以将测站坐标固定到IGS 周解。现阶段,超快速实时预报轨道产品与最终精 密轨道产品的精度量级相当,卫星轨道可以固定为 武汉大学提供的包含 G/R/E/C 四系统轨道的6h 超快速解,以减少待估参数的个数。同时,选择某 一测站的接收机钟差作为参考基准钟进行约束[15], 基于双频非差消电离层组合的载波相位和伪距观 测值,采用序贯最小二乘平差和验后残差质量控制 算法,最终估计得到历元间隔为5s的多模 GNSS 实时卫星钟差。
2.1 估计时间分析
当利用60个测站构成的地面跟踪站网进行多 模 GNSS卫星钟差实时估计时,每个历元大约需要 处理3000个观测值并对将近2000维的矩阵进行 求逆。每个历元需要处理的观测值数目和法方程 维数如图1所示。为加快高维矩阵的运算速度,提 高钟差估计算法的计算效率,本文采用 LAPACK 函数库中相关的矩阵运算解算法方程,以实现多模 GNSS实时卫星钟差的快速估计[16]。图 2 统计了 LAPACK 方法下,实时估计2021年年积日第141 天G/R/E/C四系统卫星钟差时每个历元的计算时间。可以得出,在全球分布60个连续运行跟踪站的 情况下,所有历元的钟差估计耗时均小于5s,单历 元钟差估计的平均计算时间为3.4s,可见上述算法 对高频观测数据的处理效率足以实时估计5s历元 间隔的多模 GNSS卫星钟差。
2.2 钟差精度分析
采用二次差的方法计算实时估计卫星钟差与武 汉大学最终精密卫星钟差的差异[17],利用该差异统 计其标准差(standarddeviation,STD),并与法国空间 研究中心(CentreNationalD���étudesSpatiales,CNES) 实时播发的卫星钟差产品进行对比,对多模 GNSS实 时卫星钟差估计算法的有效性进行评估。考虑到卫 星钟差实时估计的收敛时间,仅对2021年5月20 日—2021年5月22日(年积日第140—142天)的实 时卫星钟差进行精度分析,并在图3中展示了单颗卫 星连续3d的钟误差时间序列,BDS卫星钟差的整体 稳定性要弱于其他导航卫星系统。同时,GNSS实时 估计钟差与 CNES实时钟差产品的精度对比如表2 和图4所示。其中,表2为 GPS、GLONASS、Galileo、 BDS各系统单天的平均STD对比,图4为 GNSS每 颗卫星连续3d的平均STD对比。
由于卫星钟差与轨道误差的耦合性,在实时估 计多模 GNSS卫星钟差时,90%的轨道径向误差会 被钟差所吸收,从而导致实时估计钟差和最终精密 钟差两者之间并不完全吻合[18]。结合表 2 和图 4 可以得出,实时估计 GPS卫星钟差的 STD 数值区 间为0.044~0.094ns,每颗 GPS卫星的钟差精度 均优于0.1ns,整体稳定性较好,所有卫星的 STD 均值为 0.064ns。除 G18 卫 星 的 钟 差 STD 值 为 0.215ns外,CNES实时播发的 GPS卫星钟差产品 与自主估计的 GPS实时钟差精度基本一致,这可能 与 G18 卫 星 的 型 号 为 Block Ⅲ,发 射 时 间 较 晚, CNES的轨道模型还未对其完全精化有关。对于 Galileo系统而言,实时估计卫星钟差与 CNES实时 卫星钟差二次差结果序列相差不大,所有 Galileo卫 星的 STD 均值分别为0.058ns和0.080ns,且每 颗卫星的钟差精度基本上均能优于0.1ns,能够达 到与 GPS卫星钟差相当的精度水平,这可能与 Galileo卫星所搭载的高精度氢原子钟有关。CNES实 时播发 的 GLONASS 钟 差 产 品 中,R09 卫 星 连 续 3d的钟差精度均将达到1.5ns,这是因为该卫星的 钟差序列出现多次中断,导致精度异常。对于其他 GLONASS卫星,二次差结果序列的STD数值区间 为0.087~0.598ns,STD均值为0.232ns,稍差于 自主估计的 GLONASS实时卫星钟差精度,所有卫 星的STD均值为0.163ns。对于 CNES实时 BDS 卫星钟差产品,地球静止轨道(geostationaryEarth orbit,GEO)卫星的钟差精度明显差于中圆地球轨 道(mediumEarthorbit,MEO)卫星和倾斜地球同 步轨道(inclinedgeosynchronousorbit,IGSO)卫星,导 致BDS卫星钟差整体精度较差。除 GEO 卫星外,其 余 MEO/IGSO卫星的STD均值为0.294ns,大约是 自主估计 BDS MEO/IGSO 实时卫星钟差 STD 均 值的 2 倍。从 整 体 上 看,自 主 估 计 的 GPS、GLONASS、Galileo、BDS GEO、BDS IGSO 和 BDS MEO 实 时 卫 星 钟 差 STD 均 值 分 别 为 0.064、 0.163、0.058、0.232、0.154和0.179ns,要稍优于 CNES实时 播 发 的 卫 星 钟 差 产 品,两 者 G/R/E/C 四系统的 STD 均值分别为0.142ns和0.347ns, 这是由于在实时估计 GNSS卫星钟差时,二者选取 测站的数据质量和解算策略存在差异所致。
3 震时地表形变分析
3.1 2021年云南漾濞 Mw 6.4地震
为进一步评估实时估计多模 GNSS卫星钟差的 精度和稳定性,利用中国大陆构造环境监测网络(简 称“陆态网络”)基准站2021年5月21日21:45—21: 59时段内的高频 GNSS观测数据,基准站分布情况 如图5所示,采用表1中实时动态 PPP的数据处理 策略,基于5s历元间隔的 GNSS实时卫星钟差,在 实时处理的定位模式下,通过序贯最小二乘估计方 法,历元之间不继承坐标信息,分别进行 GPS单系 统、GNSS多系统的高频动态 PPP,并与武汉大学最 终精密卫星钟差的 GNSS多系统组合动态 PPP 结 果进行对比(表3),从而得到不同实验下2021年云 南漾濞 Mw 6.4地震发震时段内单历元高频动态解 的时间序列。上述3种高频动态 PPP实验分别对应 实验1、实验2和实验3,在不同定位实验下,云南下 关站(XIAG)、云 南 云 龙 站(YNYL)和 云 南 丽 江 站 (YNLJ)在东(East,E)、北(North,N)和高程(Up,U) 方向上的动态位移时间序列如图6所示,图中垂直于 横轴的红色实线为漾濞地震的发震时刻。
由图6和表3可见,随着其他系统的加入,基于 实时估计卫星钟差的 GNSS多系统融合精密单点 定位的动态位移波形更为稳定,其高频动态解在 E、 N、U 方 向 上 的 平 均 标 准 差 分 别 为 0.4、0.3、 1.0cm,相对于 GPS单系统动态定位结果的平均标 准差,在三个方向上分别提升了33%、25%和50%, 印证了多系统融合定位的优越性[19]。同时,自主估 计的 GNSS实时卫星钟差与武汉大学最终精密卫 星钟差的定位性能相当,其 GNSS多系统组合 PPP 动态解的平均标准差能够达到水平方向0.5cm 左 右,垂直方向 1.0cm 左右的精度水平。对于2021 年5月21日云南漾濞地震,GNSS高频动态解可以 观测到距震中39.7km 的 XIAG 站在水平方向上具 有相对明显的波动,这与文献[20]漾濞地震的水平位 移主要发生在震中距50km 范围内相吻合。可见,基 于上述数学模型估计的多模 GNSS卫星钟差能够用 于实时监测地震发生阶段地表的动态形变特征。
3.2 2021年青海玛多 Mw 7.4地震
据中国地震台网正式测定:北京时间2021年5月 22日2时4分,青海省果洛藏族自治州玛多县(震中 34.59°N,98.34°E)发生7.4级地震,震源深度17km [21]。此次地震是中国大陆地区内继2008年汶川 Mw 8.0 地震后发生的震级最大的地震,其剧烈的地壳形变 信号能够被区域内连续运行的 GNSS基准站可靠 监测[22]。为具体分析玛多 Mw 7.4地震发生阶段对 周围地表形变的影响,利用中国地震台网中心提供 的震源 周 边 地 区 10 个 陆 态 网 络 基 准 站 的 高 频 GNSS观测数据,这10个基准站分别为青海玛多站 (QHMD)、青 海 玛 沁 站 (QHMQ)、青 海 都 兰 站 (QHDL)、青海班玛站(QHBM)、青海德令哈站(DLHA)、甘肃玛曲站(GSMA)、四川甘孜站(SCGZ)、青 海格尔木站(QHGE)、青海西宁站(XNIN)和西藏昌 都站(XZCD),基准站分布情况如图7所示。
以地震 发生前3d的精密坐标的平均值为参考值,基于自主估计的2021年年积日第141天实时卫星钟差进行 GNSS多系统组合实时动态PPP,获取玛多地震震后5 min时段内不同基准站高频动态解在 E、N、U 方向上 随时间变化的位移序列,如图8所示。同时,对上述10 个基准站震前3d以及震后1d的低频 GNSS观测数 据进行事后静态PPP处理得到精密坐标的单天解,然 后分别计算3个坐标分量上地震前后基准站位置的坐 标平均值,通过差分获得玛多地震高可靠性的同震形 变[23],并与 GNSS多系统组合实时动态PPP获得的同 震形变进行对比,具体形变结果如表4所示。
由图8可见,当玛多地震发生后,10个陆态网络 基准站在不同时刻均发生不同程度的波动,且开始波 动时刻随基准站震中距的增大而延迟,影响区域可达 距震中约400km。其中,距震中约39km 的陆态网 络 GNSS基准站 QHMD最先感知到地震波,受玛多 地震的影响也最大,其位置在东西向和南北向均发生 不可逆的永久性位移,东西向为23.3cm,南北向为 8.5cm。不 同 于 东 西 方 向 上 的 动 态 位 移 特 征, QHMQ 和 GSMA 相对于其他基准站在南北向受到 玛多地震的影响最为显著,其震时最大动态位移分别约为23.5cm 和15.6cm,说明地震对震源周围站点 的影响不仅和震中距有关,与其方位角也有一定的相 关性[24]。然而,玛多地震在垂直方向上对震源周边 基准站的影响相对较弱,10个基准站均未出现显著 的位移形变。从表4可以得出,受益于 GNSS多系统 融合具有更为稳健的定位精度,其实时 PPP高频动 态解能够有效地获取地震发生阶段各测站在水平方 向上较为准确的地表形变量,与低频 GNSS观测的形 变结果基本一致,而两者在垂直方向上的差值最大为 1.1cm,可 靠 性 相 对 较 差。综 上 所 述,基 于 多 模 GNSS实时卫星钟差的 PPP高频动态解可以有效地 揭示玛多地震的震时地表形变特征。
4 结论
本文采用 MGEX 中60个连续跟踪站的1 Hz 观测数 据,基 于 序 贯 最 小 二 乘 算 法,实 现 了 多 模 GNSS卫星钟差的实时估计,并将其用于 GNSS多 系统组合的高频动态PPP,具体分析了2021年云南 漾濞 Mw6.4地震和玛多 Mw7.4地震的震时地表形 变特征,得到以下结论: 1)自 主 估 计 的 GPS、GLONASS、Galileo、BDS GEO、BDSIGSO 和 BDSMEO 实时卫星钟差STD均 值分别为0.064、0.163、0.058、0.232、0.154和0.179ns, 整体上稍优于CNES实时播发的卫星钟差产品。2)基于实时估计卫星钟差的 GNSS多系统组 合动态PPP在E、N、U 三个方向上的平均标准差分 别为0.4、0.3、1.0cm,相对于 GPS单系统的定位 结果分别提升了33%、25%和50%,能够提供波形 更为稳定的动态位移时间序列。3)GNSS多系统融合的实时 PPP 高频动态解 能够快速有效地获取地震发生阶段站点的形变特 征,为断层运动特征的初步判定以及地震矩震级的 快速确定提供较高可靠性的信息。
GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用
王浩浩,郝明,庄文泉
(中国地震局第二监测中心，西安 710054）
基金项目:科技部第二次青藏高原综合科学考察研究子专题(2019QZKK0901)
作者简介:王浩浩(1995-),男,硕士,助理工程师,主要从事 GNSS精密数据处理方面的研究。
通信作者:郝明(1982-),男,博士,研究员,主要从事地壳形变监测与动力学机理方面的研究。
引用格式：王浩浩,郝明,庄文泉.GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用[J].导航定位与授时,2023,10(03):108-116.
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
