0 引言

太阳和月亮的引潮力作用使海水质量重新分布，地表荷载随之发生变化，引起固体地球产生形变，进而对地表的GNSS测站位置产生影响，且影响程度与测站所处位置有关（孙和平等，2002；周江存等，2005）。Baker等（1995）、Vey等（2002）、King等（2005）研究表明，海潮负荷对GNSS基准站基线解算有几个毫米精度的影响，沿海区域的海潮负荷对测站垂向位移的影响则可达到厘米级。自从Schwiderski于20世纪80年代构制第一个全球海潮模型以来，随着卫星测高等新技术的发展和应用，如NAO99.b、CSR4.0、FES2004等高精度、高分辨率的区域及全球海潮模型层出不穷。例如：FES2004海潮模型是根据动力模型、T/P卫星测高数据、ERS卫星测高数据、T/G潮高数据计算获得，该模型覆盖全球范围，格网分辨率为0.125°×0.125°。赵红等（2012）研究了不同海潮模型对单个不同位置的GPS测站定位的不同影响；张杰等（2013）分析了不同海潮模型对基线解的影响；雷锦韬等（2015）分析了海潮负荷对南极沿海地区基线解算带来的影响；刘洋洋等（2019）分析了海潮负荷对不同地区GPS测站的解算影响；翟丽娜等（2021）分析了海潮负荷对重力固体潮产生的影响。但上述文献大多围绕海潮模型对不同GNSS站点数据解算的影响展开分析，而未分析不同海潮模型的在中国范围内的不同影响，缺少对中国大陆构造环境监测网络（以下简称陆态网络）GNSS站点海潮模型的影响分析；同时，上述研究并未综合分析海潮负荷在整个GNSS基准站数据解算中的影响，选取指标仅包含基线或坐标结果。

本文选取2018年陆态网络GNSS基准站部分均匀分布站点，选用不同海潮模型分别参与数据解算，以基线解、坐标结果、站点时间序列等为指标，分析其所带来的不同影响，为选取海潮模型解算陆态网络GNSS数据提供参考。

1 数据选取及解算设置

选取2018年陆态网络GNSS基准站及中国周边IGS站共48个测站数据，采用GAMIT/GLOBK软件，分别采用CSR4、FES2004、GOT00、NAO99b海潮模型，对所选站点GNSS数据进行解算，分别得到基线、定位、时间序列结果，以分析不同海潮模型对GNSS解算所带来的不同影响。所选站点分布见图 1（图中标注各站点代码），解算参数设置见表 1。

2 结果对比

利用GAMIT/GLOBK软件，解算得到4种海潮模型影响下的基线、定位、时间序列结果，以单天解NRMS、基线相对精度、各基准站N、E、U精度、站点时间序列为指标，分析不同海潮模型对GNSS解算带来的不同影响。

2.1 基线结果对比

标准化的均方根残差（normalized root mean square，NRMS）表示单时段基线解算值与其加权平均值的偏离程度。NRMS值是衡量基线解算质量的重要指标之一，计算公式为

$ \mathrm{NRMS}=\sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{n} \frac{\left(Y_{i}-Y\right)^{2}}{\delta_{i}^{2}}} $

(1)

式中：N为测站数，Y_i、Y分别代表基线解算值及其加权平均值，δ_i²即单位权中误差。一般认为NRMS值应小于0.3，但数值约0.25即可认为解算成功，且NRMS值越小，基线解算精度越高。若NRMS值> 0.5，则表明基线解算出现问题，需检查原因重新处理，可能原因是大周跳未去除、某解算参数设置有问题、解算模型设定有误等。

（1）NRMS值解算。由于解算结果是以天为单位的文件，故NRMS值存在于解算结果天文件中。利用CSR4、FES2004、GOT00、NAO99b四种海潮模型，绘制解算出的基准站单天解NRMS值变化图，提取每个结果文件NRMS值为纵坐标，年纪日为横坐标，绘制结果见图 2。由图 2可见，基于4种海潮模型解算的单天解NRMS值波动均较大，后期剔除不合格天数，各均值未超限定值。解算得到4种海潮模型的年均值，对应的单天解NRMS值分别为0.41、0.40、0.4、0.4，数值相差不大，表明基线解算合格。

均方根误差（Root Mean Square，RMS）表明了观测值的精度，数值越小，精度越高。以云南施甸基准站（YNSD）与浙江温州基准站（ZJWZ）组成的基线YNSD-ZJWZ为例，提取单天结果文件中的基线N、E、U向RMS值精度，得到三方向年精度序列图及年均值，结果见图 3、表 2。

由表 2可见，4种海潮模型的基线解精度基本一致，水平方向相差不大于1 mm，垂向相差不大于3 mm，其中CSR4模型三方向结果最佳，其余3种模型精度基本一致。综合年精度序列图（图 3）可知：4种海潮模型的基线精度解基本一致，CSR4模型的解算效果更佳。

（2）基线精度与长度的关系。由于GAMIT软件对长基线的解算效果相对较好，为了在同一指标下对比海潮模型对不同长度基线解算结果的影响，挑选基线参与解算，并对比基线精度和相对精度，结果见图 4，图中横轴、纵轴分别表示基线长度、基线解算精度和相对精度。基线相对精度计算公式如下

$ R=\frac{\text { NRMS }}{\text { length }} $

(2)

由图 4可见：①4种模型的基线精度均值分别为6.3 mm、6.4 mm、6.4 mm、6.4 mm，变化趋势基本一致，表现为距测站越远，基线解算精度越差；②在长度4 000 km以上，精度开始发生突变（组成4 000 km以上长度的基线两端测站为陆态网络站与IGS站），相对精度达10^-9，满足高精度解算要求，且4种海潮模型基线相对精度差别不大。

2.2 坐标结果对比

联合全球IGS站，利用GLOBK软件对GAMIT软件解算的H文件进行网平差计算，坐标框架选择itrf2008参考框架，得到基于相同框架下不同海潮模型改正的基站三维位置坐标及精度，各测站三方向定位精度均值见见表 3。以云南耿马站（YNGM）坐标为基准，计算并绘制在4种海潮模型下，各测站N、E、U向位置解算精度，见图 5。

结合表 3、图 5可知，各测站位置标准差均在1 mm以下，且相差不大，其中FES2004模型解算精度值更小，在通用范围内，可选择该模型进行测站位置解算。

2.3 时间序列对比

选用同一参考框架，分析各站点位置时间序列解算结果。文中以云南耿马站（YNGM）位置原始数据（未经滤波）为例，分析该站点时间序列变化，结果见图 6。由图 6可见，在4种模型下，时间序列变化较为一致，在趋势变化背景下，呈不同程度的跳跃，表明受同一因素影响较大，但站点运动趋势较为一致；CSR4模型的E向误差较大，FES2004模型的各向偏差趋势波动较其他模型弱，表明该模型年序列图更连续、稳定。

3 结论

采用CSR4、FES2004、GOT00、NAO99四种海潮模型，对部分陆态网络站点位置进行实例解算分析，由基线、定位、时间序列结果可知：在所选陆态网络站点范围内，4种海潮模型均满足高精度定位解算要求，定位结果相差不大。利用不同海潮模型解算基线精度，水平方向相差不大于1 mm，垂向相差不大于3 mm，各测站位置标准差均在1 mm以下。简言之，在CSR4模型下，对基线的解算效果较好；在FES2004模型下，对站点位置和时间序列的解算结果均较好。