曹多明，成英燕，常春濤，盧 浩，王周杰

板塊運(yùn)動(dòng)模型對(duì)跟蹤站坐標(biāo)時(shí)序解算影響分析

曹多明1,2,3，成英燕1,3，常春濤1,3，盧 浩1,2,3，王周杰1,2,3

（1. 中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京 100036；2. 山東科技大學(xué)測(cè)繪與空間信息學(xué)院, 山東 青島 266590；3. 北京房山人衛(wèi)激光國(guó)家野外科學(xué)觀(guān)測(cè)研究站，北京 102488）

針對(duì)目前常用站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序來(lái)反演板塊運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，卻很少意識(shí)到板塊運(yùn)動(dòng)也是引起站點(diǎn)坐標(biāo)變化主要因素的問(wèn)題，提出一種利用板塊運(yùn)動(dòng)模型改正測(cè)站坐標(biāo)時(shí)序解算精度的思路。以斯克里普斯軌道和永久陣列中心（SOPAC）網(wǎng)站提供的2017—2019年共3 a的全球單日松弛解H文件作為原始數(shù)據(jù)，選擇北美（NOAM）、歐亞（EURA）、澳大利亞（AUST）、南美（SOAM）4個(gè)板塊為研究區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，顧及站點(diǎn)距離板塊邊界的有效距離，施加板塊運(yùn)動(dòng)模型后，能有效提升站點(diǎn)水平方向坐標(biāo)時(shí)間序列的精度，各板塊內(nèi)平均精度提升率都能達(dá)到60%以上，同時(shí)驗(yàn)證了模型在站點(diǎn)水平速度場(chǎng)解算中的可用性。

板塊運(yùn)動(dòng)；板塊運(yùn)動(dòng)模型；坐標(biāo)時(shí)間序列；板塊邊界；速度場(chǎng)

0 引言

衛(wèi)星跟蹤站的坐標(biāo)時(shí)間序列是指站點(diǎn)單日解算出的坐標(biāo)在時(shí)間域上進(jìn)行的排列，精確可靠的坐標(biāo)時(shí)間序列是研究地球動(dòng)力學(xué)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[1-2]。因此，目前眾多學(xué)者的研究更多是偏向于用站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序來(lái)反演板塊運(yùn)動(dòng)模型，但是受制于地球板塊運(yùn)動(dòng)及地表各種負(fù)荷的影響，地球表面的衛(wèi)星跟蹤站在國(guó)際地球參考框架（international terrestrial reference frame, ITRF）下的位置處在不斷變化中[3-5]，此時(shí)顧及板塊運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)對(duì)站點(diǎn)時(shí)序解算的影響變得尤為重要。

板塊運(yùn)動(dòng)是指巖石圈與地心的相對(duì)運(yùn)動(dòng)[6]，附在地球板塊上的站點(diǎn)隨板塊的運(yùn)動(dòng)滿(mǎn)足歐拉定義，反映的是水平方向的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)[7-8]，并且板塊運(yùn)動(dòng)模型的建立，需要借助數(shù)百萬(wàn)年的地球物理觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)或者近幾十年的空間大地測(cè)量觀(guān)測(cè)資料[9]?，F(xiàn)階段對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序分析以及板塊運(yùn)動(dòng)模型建立研究成果頗多[10]。文獻(xiàn)[11]研究提出施加噪聲模型，能有效提升序列的精度；文獻(xiàn)[12]研究表明，施加基于小波分解的奇異譜分析也可以提升序列精度；文獻(xiàn)[13]利用ITRF2005框架下的站點(diǎn)數(shù)據(jù)研究，建立了國(guó)際地球參考框架2005板塊速度場(chǎng)（ITRF 2005 velocity, ITRF2005-VEL）模型；而文獻(xiàn)[14]顧及板塊劃分研究，利用ITRF2008框架下的站點(diǎn)數(shù)據(jù)提出了相對(duì)巖石圈無(wú)整體旋轉(zhuǎn)56個(gè)板塊速度場(chǎng)（no net rotation mid-ocean ridge velocity 56, NNR-MOR-VEL56）模型。

上述研究主要是針對(duì)如何提升站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序精度給出的常規(guī)策略，以及有效建立板塊運(yùn)動(dòng)模型的一般方法，且對(duì)板塊運(yùn)動(dòng)模型的應(yīng)用也局限于參考框架的動(dòng)態(tài)維持和坐標(biāo)轉(zhuǎn)化等，卻少有嘗試將板塊運(yùn)動(dòng)模型應(yīng)用到站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序解算的改正中。本文基于文獻(xiàn)[15]建立的ITRF2014框架下的板塊運(yùn)動(dòng)模型（ITRF 2014 plate motion model, ITRF2014-PMM），首先分析模型對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序解算的改正情況，其次評(píng)價(jià)模型在各板塊內(nèi)對(duì)坐標(biāo)時(shí)序達(dá)到最佳使用的匹配性，并驗(yàn)證模型在站點(diǎn)速度場(chǎng)解算中的可用性。

1 ITRF2014-PMM板塊運(yùn)動(dòng)模型理論與算法

1.1 板塊運(yùn)動(dòng)模型簡(jiǎn)介

ITRF2014-PMM是文獻(xiàn)[15]在2016年基于ITRF2014框架給出的站點(diǎn)坐標(biāo)和速度值研究基礎(chǔ)上建立的，與ITRF2014框架具有最大的一致性。模型參考了板塊邊界2002模型（plate boundaries model 2002, PB2002）給出的板塊劃分，選取其中11個(gè)板塊進(jìn)行了參數(shù)求解。在選擇建模站點(diǎn)時(shí)，文獻(xiàn)[15]對(duì)ITRF2014框架下的國(guó)際全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)服務(wù)（international global navigation satellite system service, IGS）站點(diǎn)進(jìn)行嚴(yán)格篩選，既要滿(mǎn)足剛性板塊運(yùn)動(dòng)假說(shuō)，又要滿(mǎn)足遠(yuǎn)離板塊邊界、變形帶區(qū)域以及冰川均衡調(diào)整區(qū)域（glacial isostatic adjustment, GIA），并以100 km作為距離邊界的限值，最終有297個(gè)站點(diǎn)符合要求。

1.2 板塊運(yùn)動(dòng)建模方法

當(dāng)從整體角度估計(jì)多個(gè)板塊旋轉(zhuǎn)極點(diǎn)時(shí)，可以引入一個(gè)中心偏移運(yùn)動(dòng)分量，則式（1）改寫(xiě)為

綜合以上分析，文獻(xiàn)[15]在建立模型時(shí)選擇對(duì)ORB不進(jìn)行估計(jì)，同樣滿(mǎn)足大地測(cè)量的應(yīng)用要求。因此使用式（1）作為模型的基礎(chǔ)計(jì)算公式，因板塊運(yùn)動(dòng)在水平方向反映效果明顯，所以只對(duì)該測(cè)站在水平方向進(jìn)行展開(kāi)，即

式中，為從地心坐標(biāo)系到站心地平坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣。的計(jì)算公式為

在建立的ITRF2014-PMM過(guò)程中，同時(shí)對(duì)所有板塊進(jìn)行擬合[17]，得到11個(gè)板塊的旋轉(zhuǎn)極點(diǎn)，模型的平均精度能達(dá)到0.3 mm/a，最終求解的參數(shù)如表1所示。

表1 ITRF2014-PMM模型參數(shù)

注：ARAB為阿拉伯半島板塊（Arabia）；AUST為澳大利亞板塊（Australia）；EURA為歐亞板塊（Eurasia）；INDI為印第安板塊（India）；NAZA為納斯卡板塊（Nazca）；NOAM為北美板塊（North America）；NUBI為努比亞板塊（Nubia）；PCFC為太平洋板塊（Pacific）； SOMA為索馬里板塊（Somalia）； SOAM為南美板塊（South America）；ANTN為南極洲板塊（Antarctic）；WRMS為加權(quán)均方根誤差（weighted root mean squared）。

式中，為單位權(quán)矩陣。

2 衛(wèi)星跟蹤站數(shù)據(jù)解算

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

為確保實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的可說(shuō)服性，本文選擇對(duì)斯克里普斯軌道和永久陣列中心（scripps orbit and permanent array center, SOPAC）網(wǎng)站提供的2017—2019年共3 a的全球單日松弛解H文件進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度處于板塊運(yùn)動(dòng)模型采用的建模點(diǎn)歷元之后，期間同時(shí)借助了全局卡爾曼濾波器（global Kalman filter, GLOBK）數(shù)據(jù)處理軟件，完成H文件平差解算，軟件版本為5.32。

1）解算控制點(diǎn)選取。在進(jìn)行全球單日松弛解H文件平差之前，需要在全球范圍內(nèi)選擇IGS控制站點(diǎn)，可以按照以下步驟進(jìn)行[18]：①收集整理全球框架下臺(tái)站的觀(guān)測(cè)資料，參考目前通用標(biāo)準(zhǔn)，兼顧站點(diǎn)數(shù)據(jù)的連續(xù)性、穩(wěn)定性、平衡性、高精度、多種解以及精度一致等原則，完成控制站點(diǎn)的初選；②采用7參數(shù)法進(jìn)一步對(duì)控制站點(diǎn)進(jìn)行精選；③在上一步的基礎(chǔ)上，繼續(xù)利用監(jiān)督分類(lèi)法完成站點(diǎn)均勻分布處理。最終選擇出全球分布的92個(gè)框架點(diǎn)作為控制點(diǎn)，如圖1所示。

圖1 控制點(diǎn)分布圖【審圖號(hào)：國(guó)審字（2022）第00987號(hào)】

2）剔除殘差超限點(diǎn)。先對(duì)全球單日松弛解H文件不施加模型進(jìn)行正常解算，然后統(tǒng)計(jì)北美（NOAM）、歐亞（EURA）、澳大利亞（AUST）、南美（SOAM）4個(gè)板塊上IGS站點(diǎn)的坐標(biāo)值，將解算得到的站點(diǎn)坐標(biāo)與ITRF官網(wǎng)給出的坐標(biāo)值作差，剔除坐標(biāo)殘差絕對(duì)值大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差（）的站點(diǎn)[9]，最終選出228個(gè)站點(diǎn)參與后繼模型改正實(shí)驗(yàn)。各板塊上站點(diǎn)分布如圖2所示，最終剩余的站點(diǎn)數(shù)如表2所示。

表2 各板塊最終剩余站點(diǎn)數(shù)

圖2 4個(gè)板塊上所選站點(diǎn)分布圖【審圖號(hào)：國(guó)審字（2022）第00987號(hào)】

2.2 數(shù)據(jù)處理方案

本文在解算過(guò)程中先對(duì)4個(gè)板塊不施加模型改正，然后再分別對(duì)各板塊施加對(duì)應(yīng)模型改正。實(shí)驗(yàn)將按圖3所示的流程進(jìn)行分析。

圖3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理流程

2.3 解算結(jié)果分析

本文首先對(duì)各板塊內(nèi)站點(diǎn)的坐標(biāo)時(shí)間序列精度改正情況進(jìn)行了分析，然后驗(yàn)證了施加板塊運(yùn)動(dòng)模型對(duì)站點(diǎn)速度解算的可用性。

1）坐標(biāo)時(shí)序解算精度。對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度的描述，一般采用標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（normalized root mean square, NRMS）和加權(quán)均方根誤差（weighted root mean squared, WRMS）。兩種誤差值都可反映站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列的不確定度，其值越小，反映的精度越高[19-20]。鑒于此，本文選擇WRMS值來(lái)反映解算的站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序精度情況，其計(jì)算公式為

統(tǒng)計(jì)各板塊上各站點(diǎn)在施加板塊運(yùn)動(dòng)模型改正前后，其坐標(biāo)時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的WRMS值，如圖4至圖7所示。

由圖4至圖7知，在水平方向上，各板塊內(nèi)站點(diǎn)在施加板塊運(yùn)動(dòng)模型后坐標(biāo)時(shí)間序列的精度均得到有效提升。其中EURA、AUST、SOAM三個(gè)板塊站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列改正效果明顯，而NOAM板塊出現(xiàn)了個(gè)別站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列改正異?，F(xiàn)象，異常的原因?qū)⒃诤竺婢唧w探討。

圖4 NOAM板塊模型改正前后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS值

圖5 EURA板塊模型改正前后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS值

圖6 AUST板塊模型改正前后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS值

圖7 SOAM板塊模型改正前后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS值

不考慮出現(xiàn)改正異常現(xiàn)象的站點(diǎn)，將各板塊在模型改正前后得到的站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序精度作差，差值大小反映了坐標(biāo)時(shí)序精度的提升量，表3統(tǒng)計(jì)了板塊模型改正前后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS差值的最大值、最小值以及平均值三項(xiàng)指標(biāo)。

由表3可知，AUST板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度的提升量最大，說(shuō)明模型在此板塊內(nèi)對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列的改正代表性最強(qiáng)，改正效果最為明顯；SOAM板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度的提升量最小，說(shuō)明模型在此板塊內(nèi)本身精度相對(duì)較低，因此對(duì)站點(diǎn)序列的改正效果略差；而EURA和AUST板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序精度的提升量相當(dāng)。出現(xiàn)上述各板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序精度提升情況各異的原因，可能跟文獻(xiàn)[15]建立板塊運(yùn)動(dòng)模型時(shí)所選用的建模點(diǎn)數(shù)量不等有關(guān)，導(dǎo)致建立的模型本身精度在各板塊上存在差異，此外也與各板塊本身的運(yùn)動(dòng)活躍程度有關(guān)。

表3 各板塊模型改正前后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列WRMS 的差值統(tǒng)計(jì) 單位：mm

2）坐標(biāo)時(shí)序解算精度提升率。在施加模型改正后，統(tǒng)計(jì)各板塊內(nèi)坐標(biāo)時(shí)間序列精度保持不變以及精度降低的站點(diǎn)，將其統(tǒng)稱(chēng)為異常點(diǎn)，計(jì)算各板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度的提升率，如表4所示。

表4 各板塊站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度提升率

注：提升率差值指的是同一測(cè)站上方向與方向上精度提升率作差得到的絕對(duì)值。

由表4知，NOAM板塊的異常站點(diǎn)個(gè)數(shù)最多，其次是EURA、SOAM以及AUST板塊。各板塊在施加模型改正后站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度的平均提升率都能達(dá)到60%以上，其中EURA板塊在方向的精度平均提升率達(dá)到96.72%，AUST板塊在方向的精度平均提升率達(dá)到100%；并且EURA板塊在、方向上精度提升率差值最小，說(shuō)明模型對(duì)其水平兩方向的改正較為一致，而SOAM板塊在、方向上的精度提升率差值最大，說(shuō)明模型對(duì)其水平兩方向的改正存在差異。

3）坐標(biāo)時(shí)序改正有效距離。為探究各板塊上異常點(diǎn)出現(xiàn)的原因，統(tǒng)計(jì)各板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列精度的提升情況，根據(jù)站點(diǎn)位置繪制到PB2002全球板塊模型分布圖上，如圖8所示。

圖8 各板塊站點(diǎn)解算情況分布【審圖號(hào)：國(guó)審字（2022）第00987號(hào)】

由圖8可知，施加模型改正后坐標(biāo)時(shí)間序列精度降低的站點(diǎn)主要分布于板塊邊界區(qū)域，以NOAM板塊北部最為顯著，造成的原因可能與這些區(qū)域地質(zhì)運(yùn)動(dòng)過(guò)于活躍有關(guān)；施加模型改正后坐標(biāo)時(shí)間序列精度不變的站點(diǎn)主要位于板塊中間區(qū)域，以SOAM、EURA板塊最為顯著，造成的原因可能與這些區(qū)域地質(zhì)運(yùn)動(dòng)較為穩(wěn)定，或者個(gè)別站點(diǎn)十分靠近建模站點(diǎn)等因素有關(guān)；文獻(xiàn)[15]建立板塊運(yùn)動(dòng)模型時(shí)所選擇的建模點(diǎn)全都遠(yuǎn)離GIA區(qū)域，而位于GIA區(qū)域的站點(diǎn)在施加模型改正后坐標(biāo)時(shí)間序列精度仍得到有效提升，以NOAM、EURA板塊北部區(qū)域最為顯著，說(shuō)明模型對(duì)GIA區(qū)域站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列的改正同樣適用。

顧及施加模型改正后坐標(biāo)時(shí)間序列精度降低的站點(diǎn)主要位于板塊邊界，為更好地探究板塊運(yùn)動(dòng)模型對(duì)板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列解算精度發(fā)揮改正作用的有效性，計(jì)算了各板塊內(nèi)站點(diǎn)距離板塊邊界的有效距離，其值應(yīng)為精度降低站點(diǎn)距邊界最大距離與精度提升站點(diǎn)距邊界最小距離的差值，如表5所示。

表5 各板塊站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列改正有效距離統(tǒng)計(jì) 單位：km

由表5對(duì)比可知，EURA板塊發(fā)揮改正的有效距離最短，處于45.197 km以下；而SOAM板塊發(fā)揮改正的有效距離最大，處于318.481～430.401 km之間。

4）板塊內(nèi)站點(diǎn)速度解算。為驗(yàn)證板塊運(yùn)動(dòng)模型在各板塊內(nèi)對(duì)站點(diǎn)速度值解算的實(shí)用性，將各板塊施加模型前后解算出的站點(diǎn)速度與ITRF官網(wǎng)公布的站點(diǎn)速度值分別求差，計(jì)算各板塊內(nèi)站點(diǎn)速度的標(biāo)準(zhǔn)差，如圖9所示。

由于國(guó)際地球自轉(zhuǎn)服務(wù)組織公布的ITRF2014速度信息是基于地心坐標(biāo)系，而一般選擇在水平方向上對(duì)站點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行描述，因此需要先對(duì)速度進(jìn)行轉(zhuǎn)換[12]，即

由圖9可知，在水平方向上，各板塊在施加模型后計(jì)算出的站點(diǎn)速度標(biāo)準(zhǔn)差均小于未施加模型的站點(diǎn)速度標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明施加板塊運(yùn)動(dòng)模型能有效改正站點(diǎn)的水平速度值，驗(yàn)證了模型在站點(diǎn)速度求解中的可用性。

圖9 各板塊模型改正前后站點(diǎn)速度值標(biāo)準(zhǔn)差

3 結(jié)束語(yǔ)

現(xiàn)階段眾多學(xué)者常用站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)序來(lái)反演板塊運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，卻忽視了板塊運(yùn)動(dòng)也是引起站點(diǎn)坐標(biāo)變化的主要因素。本文首先對(duì)ITRF2014-PMM板塊運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行了詳細(xì)介紹，然后以SOPAC網(wǎng)站產(chǎn)出的2017—2019年共3 a的全球單日松弛解H文件作為原始數(shù)據(jù)，選擇對(duì)NOAM、EURA、AUST、SOAM四個(gè)板塊分別施加對(duì)應(yīng)的ITRF2014-PMM改正模型，以研究模型對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列解算精度的影響情況，并探究了模型在站點(diǎn)速度解算中的實(shí)用性，得出以下結(jié)論：

1）施加ITRF2014-PMM改正模型能有效提升站點(diǎn)水平坐標(biāo)時(shí)間序列解算精度，4個(gè)板塊內(nèi)精度提升率都能達(dá)到60%以上，其中EURA板塊在方向的精度提升率能達(dá)到96.72%，而AUST板塊在方向的精度提升率能達(dá)到100%。

2）ITRF2014-PMM改正模型在各板塊上本身的建模精度存在差異，因此對(duì)各板塊內(nèi)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列的改正效果各不相同。AUST板塊內(nèi)站點(diǎn)的坐標(biāo)時(shí)間序列精度提升量最大，說(shuō)明模型在此板塊內(nèi)對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列的改正代表性最強(qiáng)，改正效果最為明顯；而SOAM板塊內(nèi)站點(diǎn)的坐標(biāo)時(shí)間序列精度提升量最小，說(shuō)明模型在此板塊內(nèi)本身精度相對(duì)較低，因此對(duì)站點(diǎn)序列的改正效果略差。

3）ITRF2014-PMM改正模型對(duì)處在板塊邊界上站點(diǎn)的坐標(biāo)時(shí)間序列改正仍效果不佳，但對(duì)位于GIA區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)的坐標(biāo)時(shí)間序列改正卻同樣適用；模型在各板塊上對(duì)站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列改正的有效距離也各不相同，其中在EURA板塊上的有效距離最短，而在SOAM板塊上的有效距離最大。

4）分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了ITRF2014-PMM改正模型在速度場(chǎng)解算中的可用性，施加模型能有效改善站點(diǎn)水平方向的速度值精度。

綜上所述，現(xiàn)階段利用衛(wèi)星跟蹤站長(zhǎng)期觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)時(shí)間序列解算時(shí)，顧及站點(diǎn)距離板塊邊界的有效距離，施加ITRF2014-PMM改正模型能有效提升站點(diǎn)坐標(biāo)時(shí)間序列解算的精度，可為各板塊內(nèi)水平速度場(chǎng)解算等提供參考。因?yàn)楸疚牟捎萌蜃泳W(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后，某些板塊內(nèi)剩余可分析的站點(diǎn)數(shù)減少，所以后繼還需借助各板塊內(nèi)更多連續(xù)運(yùn)行參考站（continuously operating reference stations, CORS）長(zhǎng)期觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行解算驗(yàn)證，增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的說(shuō)服性。

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Analysis of influence of plate motion model on coordinate time series calculation of tracking station

CAO Duoming1,2,3, CHENG Yingyan1,3, CHANG Chuntao1,3, LU Hao1,2,3, WANG Zhoujie1,2,3

(1. Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100036, China; 2. College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong 266590, China; 3. BeijingFangshanSatelliteLaserRangingNationalObservationandResearchStation,Beijing 102488,China)

In view of the fact that the station coordinate time series are commonly used to invert the trend of plate motion, it is seldom realized that the plate motion is also the main factor causing the station coordinate change, this paper proposes an idea of using the plate motion model to correct the accuracy of the station coordinate time series. The global one-day relaxation solution H file of three years from 2017 to 2019 produced by Scripps Orbit and Permanent Array Center (SOPAC) website is taken as the original data, the North American (NOAM), Eurasian (EURA), Australian (AUST) and South American (SOAM) plates are selected as the research areas. The experimental results show that, applying the plate motion model can effectively improve the accuracy of the station horizontal coordinate time series, and the average accuracy improvement rate of each plate can reach more than 60%, at the same time, the availability of the model in the station horizontal velocity field calculation is verified.

plate motion; plate motion model; coordinate time series; plate boundary; velocity field

P228

A

2095-4999(2022)02-0044-09

曹多明, 成英燕, 常春濤, 等. 板塊運(yùn)動(dòng)模型對(duì)跟蹤站坐標(biāo)時(shí)序解算影響分析[J]. 導(dǎo)航定位學(xué)報(bào), 2022, 10(2): 44-52.（CAO Duoming, CHENG Yingyan, CHANG Chuntao, et al. Analysis of influence of plate motion model on coordinate time series calculation of tracking station[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2022, 10(2): 44-52.）

10.16547/j.cnki.10-1096.20220206.

2021-05-21

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2016YFB0501405）。

曹多明（1996—），男，安徽馬鞍山人，碩士研究生，研究方向?yàn)閰⒖伎蚣芫S持與GNSS測(cè)量數(shù)據(jù)處理。

成英燕（1964—），女，山西臨汾人，博士，研究員，研究方向?yàn)榇蟮販y(cè)量基準(zhǔn)與GNSS測(cè)量數(shù)據(jù)處理。