近些年来累积的IGS基准站坐标时间序列资料，已成为大地测量学和地学研究(地壳形变监测、全球板块动力学研究、区域构造运动等)的主要手段之一。针对GPS坐标时间序列建立适当的噪声模型，可实现形变信号和噪声的有效分离，其结果可精化速度场，为板块运动引起的线性构造形变以及各种非线性形变的分离提供准确的基础数据。

当前，国内外学者普遍将GPS坐标时间序列几年、十几年的数据建立统一的噪声模型，求取速度场，并就结果进行对比分析。如文献[1]中采用中国区域11个IGS站5~15年数据建立噪声模型，并对各种模型在最优噪声模型中所占的比例进行了对比；文献[2]中求取了CMONOC的最优噪声模型、周期项等。然而从严格意义上来说，GPS坐标时间序列的噪声特性、速度场等极为复杂，其在不同的时间段可能是不同的，对GPS坐标时间序列进行分段处理会获得更为详细的速度场信息等。

本文的主要目的在于利用分时段的GPS坐标时间序列，采用多种类的噪声模型组合分析中国区域IGS基准站坐标时间序列的随机特性，证明最优噪声模型和速度场在不同时段是可变的。在进行噪声分析时，除闪烁噪声和随机漫步噪声外，还考虑了PL和FOGM，更能客观地表达噪声构成。

1 GPS数据及数据分析方法介绍 1.1 GPS数据

使用SOPAC提供的中国区域10个IGS基准站2002-2014年的坐标时间序列，分成3个时段：2002-2005、2006-2011、2011-2014, 其中分割点2011.2918是阶跃点。各测站地理位置分布如图 1所示，其经、纬度及时间序列相关信息如表 1所示。

1.2 数据处理策略

对GPS坐标时间序列噪声分析的方法通常有功率谱分析和极大似然估计两种，分别从频率域和时间域对时间序列中存在的噪声进行分析，确定GPS坐标时间序列中包含的噪声的性质和强度。极大似然估计可以同时估计噪声类型、周期性振幅、测站速度等，并可以避开频谱分析要求数据均匀采样、依赖于频谱平均的局限性，被认为是目前最准确的噪声分析方法。本文选取WN、FN+WN、RWN+WN、FN+RWN+WN、PL+WN、FOGM+WN、FOGM+RWN+WN共7个噪声模型，采用CATS软件对IGS基准站各时段进行噪声分析。

1.3 最优噪声模型评价准则

根据极大似然估计原理，噪声模型得到的极大似然对数数值越大，结果越可靠，但其数值也受到噪声模型中未知参数的影响，未知参数越多，MLE值越大。因此，本文选用Langbein提出的保守准则判断不同模型的优劣，首先分别计算FN+WN及RWN+WN组合模型的MLE值，选取其中较大的模型作为零假设；然后将PL+WN及FN+RWN+WN模型的MLE值与零假设作比较，如果MLE差值大于2.6，则拒绝零假设，否则认为所选模型无效。若两种模型均优于零假设，则选择MLE值较大者作为最优模型；最后将FOGM+WN和FOGM+RWN+WN与前面得到的最优模型比较，接受FOGM+WN模型的阈值为2.6，接受FOGM+RWN+WN的阈值为5.2^{[3, 4]}。

2 GPS坐标时间序列最佳噪声模型的建立 2.1 GPS时间序列最优模型的建立

采用数据处理策略和最优噪声模型评价准则，对选取的10个IGS基准站各时段进行上述7种组合噪声模型分析，得到了各时段噪声特征的最优模型^[5]。结果如表 2所示。

由表 2可以看出，各测站在不同时段的最优噪声模型是可变的，且N、E、U方向表现出不同的最优噪声模型变化特征。

2.2 速度场的求取

根据最优噪声模型可提取相应的速度场，对各时段速度场进行统计，结果见表 3。

3 讨论 3.1 最优噪声模型在各时段的变化

根据表 2可以看出，时段2002-2005相对基准时段最优噪声模型变化数达到11个，时段2011-2014变化数达到14个，各占总数的40.7%和46.7%。表明对单个测站而言，最佳噪声模型在不同时段是可变的，且其变化在N、E、U方向也不同。其中CHAN、SHAO和WUHN站各时段之间变化最多，各占总数的100%、83.3%和83.3%；BJFS、KUNM、LHAZ和TWTF站各时段之间变化最少，仅有一个。

3.2 各时段速度场变化

对各时段速度场变化量进行统计，如图 2所示。可以看出，变化量达到2 mm/a以上的速度场占总数的32%。其中KUNM站N方向在2006-2011和2011-2014时段的速度场变化量达到了9.4 mm/a；TWTF站U方向在2002-2005和2006-2011时段的速度场变化量达到了11.3 mm/a，这对于时间序列速度场研究是不容忽视的。其时间序列如图 3、图 4所示。

TWTF站在2002-2005时段内下沉速度为5.528 mm/a，在2006-2011时段内的上升速度为5.752 mm/a，变化量达到11.3 mm/a。而选择TWTF站2002-2011年时间序列研究速度场时，其速度场为0.93 mm/a，即在2002-2011年间测站上升速度为0.93 mm/a，其他测站如URUM站U方向也同样如此。显然、当选择长时间的时间序列研究速度场时，会掩盖详细的速度场信息，因此在进行速度场研究时，时间序列长度不能过长。

4 结束语

本文通过对GPS坐标时间序列进行分段研究，确定了中国区域IGS基准站各时段的最优噪声模型，并对各时段的最优噪声模型变化、速度场变化等进行了分析^{[6, 7]}，得出以下结论：

1)测站坐标时间序列的最优噪声模型在每个时间段是可变的，其变化量可达40%，且其在N、E、U方向分量表现出不同的最优噪声模型变化特性。一个时间序列求得的最优噪声模型仅能代表此段时间序列，因此在进行速度场的研究时，切不可直接使用前人求得的最优噪声模型。

2)速度场的求取具有针对性，对应于相应时段的时间序列。求速度场时必须把时间段标出，时段相同才能对比，否则没有意义。时段过长易掩盖详细的速度场信息，过短易受季节性影响，因此在需要详细的速度场信息时，可根据4~5年的标准对较长的时间序列进行分段，再分段求取速度场。

3)测站在每个时段的振幅也是可变的，限于篇幅，本文没有详细阐述。GPS台站的水平分量周年运动是衡量台站稳定性的一个重要指标，较大的周年项往往来自局部的异常地面运动，如所在地层的不稳定等。本文中的TWTF水平分量周年振幅达到了5.6 mm，相对其他测站差别较大，因此在使用TWTF测站时需慎重考虑。