中國大陸非構造負荷地殼形變的區域性特征與改正模型

盛傳貞

（中國地震局地質研究所，北京 100029）

自20世紀90年代初以來，GPS空間大地測量學的迅速發展和全面應用，為全球范圍各種規模尺度的地殼運動和構造形變觀測提供了革命性的手段，使高精度、大范圍、全天候、低成本的大地測量變成了現實。為及時把握GPS空間對地觀測技術為防震減災應用帶來的機遇，我國先后于1997～2000年和2007～2012年實施了國家重大科學工程 “中國地殼運動觀測網絡”和“中國大陸構造環境監測網絡”，在中國大陸及周邊建立了由260個連續GPS觀測站和2 056個非連續GPS觀測站構成的高精度、高密度觀測網絡，為精細而定量地研究中國大陸不同構造區域的現今地殼運動方式和構造形變演化態勢提供了至關重要的基礎平臺。

近年來，隨著GPS星座系統、觀測設備、處理軟件和全球服務的進一步完善和發展，在正常觀測環境和規范測量方式下，基于約24小時的連續靜態觀測和標準化的GPS數據處理策略，已經實現以 “數毫米”量級的精度（水平向優于3mm、垂直向優于6mm）獲得站點在全球參考框架下的單日平均坐標。因此，通過對 “中國地殼運動觀測網絡”等工程的各GPS站點進行長年累月的連續觀測或間歇性的非連續觀測，可獲得其高精度坐標位置隨時間變化的序列過程。據此，我們不僅能夠估計各站點的平均運動速度，而且能夠解析其運動變化過程，并直接獲取到一系列量值較為顯著的非線性變化現象，如同震位移、震后馳豫形變、活動斷裂的慢地震滑移等等。但是，當我們關注和地震危險性相關的構造運動或地殼形變時，GPS站點坐標變化時間序列中所包含的一些系統性誤差，尤其是一些非構造形變的干擾將不容忽視，因為許多非構造干擾（如時變的大氣潮汐、區域海洋潮汐、陸地水負荷等等）所產生的地殼形變或站點位移，往往與構造形變處于同一量級。因此，如何從GPS的坐標變化時間序列中有效地分離和剔除各種非構造形變的影響，使其更好地服務于地震危險性監測與分析，一直是GPS大地測量領域兼具重要科學意義和迫切實際需求的研究課題。

本論文以非構造負荷形變對中國大陸GPS坐標時間序列的影響為主題，以中國大陸及周邊高精度連續GPS觀測資料為基礎，對不同區域時變大氣潮汐、區域海洋潮汐和陸地水負荷所引起的非構造形變特征開展定量研究，并將改正模型應用于中國大陸連續GPS觀測站和非連續GPS觀測站的坐標變化時間序列中，獲得了更加接近真實構造形變的結果，使其更加有效地反映構造形變。具體的研究和探討主要有以下幾個方面：

（1）歸納總結國內外高精度GPS數據處理優化方法和先進策略，采用美國JPL的GPS前處理軟件GIPSY和后處理平差軟件QOCA，對中國大陸各區域典型連續GPS觀測站數據進行了嚴密處理，獲得了高精度坐標變化時間序列，為進一步分離和研究不同區域非構造形變特征提供了基礎數據。

GPS坐標變化時間序列中既包含著一系列隨機誤差、模型偏差、參數誤差，也包含地表負荷（如大氣潮汐、區域海洋潮汐及陸地水負荷）引起的非構造形變信息。為了從高精度GPS時間序列中有效獲取中國大陸不同區域的非構造負荷形變，我們選取了具有區域代表性的連續GPS觀測站，并在嚴密的數據處理中采用了GIPSY軟件的精密單點定位（PPP）策略和基于固定點法則的整網模糊度解算方法（Ambizap）；同時，選用了國際上最新的先驗對流層延遲模型ECMWF（European Centre for Medium－Range Weather Forecasts）和對流層投影函數VMF1（Vienna Mapping Function 1），并納入高階電離層影響改正，對GPS數據處理的關鍵模型進行了優化。最后，通過聯合平差與地殼形變分析軟件QOCA，扣除了GPS時間序列中的構造形變（構造運動速率、地震影響等）及站點異常影響，突出了中國大陸各區域非構造形變。

（2）分析研究了中國大陸及周邊大氣潮汐負荷的非構造形變影響，并針對目前國際上通用大氣壓數據中包含有許多虛假“潮汐分量”信號的實際情況，設計編制了一套20階的Butterworth低通濾波器，有效地剔除了這種虛假 “潮汐分量”的影響，并較好地應用于中國大陸各區域的GPS時間序列中。

大氣受到日月引力潮作用和局部熱力作用產生大氣潮汐和質量的重新分布，由此可引起地殼的非構造負荷形變。基于GPS的高精度觀測，可探測和分辨大氣負荷形變的存在。大氣負荷包含潮汐負荷和非潮汐負荷，總體的大氣負荷形變在地球表面的最大量值可達厘米級，主要出現在高緯度區域。我們的研究表明，對于中國大陸區域，大氣潮汐現象所引起的垂向形變通常為亞毫米級，而北向和東向分量僅為垂向分量的1／10左右；其中，半日潮汐（S1）負荷形變振幅具有明顯的緯度相關性，即同一緯度負荷形變的振幅基本一致，但相位隨經度變化而不同。大氣非潮汐負荷形變的計算主要利用實測大氣壓力資料，并通過格林函數積分獲得。然而，考慮到目前國際上的大氣壓變化數據主要來源于ECMWF和NCEP等氣象中心提供的重分析產品，由于模型缺陷、數據噪聲和采樣率等引起的混頻效應，使這些大氣壓數據中包含有許多虛假的 “潮汐分量”信號。理論計算表明，這種虛假的 “潮汐分量”會對GPS時間序列產生垂向0.5～1mm、水平向0.1～0.2mm的偏差，使GPS時間序列產生周期為5～6天、半年和整年的多種波動，在GPS時間序列中不容忽視。為此，本文設計了一套阻帶頻率為1周／每天、阻帶衰減為35dB的20階Butterworth低通濾波器，有效地剔除了這種虛假 “潮汐分量”的影響，并獲取了更加可靠的大氣非潮汐分量。

（3）通過對比多種全球海洋潮汐模型在中國海域的差異性，提出采用高分辨率區域海洋潮汐模型進行潮汐負荷形變的改正，可有效避免GPS時間序列中長周期的非構造形變虛假信號。并通過對目前衛星測高資料的分析，說明當下海洋非潮汐改正的實用效果尚不可靠，需進一步提高海洋非潮汐模型精度。

中國大陸東瀕太平洋，南臨印度洋，海岸線蜿蜒悠長，海水的潮汐變化和非潮汐變化均會引起沿海及內陸一定范圍的非構造形變。由于幾種全球海洋潮汐模型在中國海域的分辨率不同，我們發現納入高分辨率的區域海洋潮汐模型，可對沿海GPS站垂向M2潮汐波產生平均量值達1.1mm的改善，最大改正值可達5mm；若不考慮高分辨率的區域海洋潮汐模型，則會在GPS時間序列中產生“虛假”的長周期信號；而對于海洋非潮汐負荷形變，我們基于目前高精度衛星測高資料對沿海區域GPS觀測站時間序列進行海洋非潮汐負荷形變改正后，僅少數站點的時間序列有所改善，究其原因在于目前的衛星測高資料仍不能完全滿足高精度海洋非潮汐負荷形變計算和改正的要求。考慮到海洋非潮汐形變的最大振幅＜1mm，因此，我們建議在GPS數據處理和時間序列分析中，可暫不考慮海洋非潮汐負荷形變的影響。

（4）結合GRACE時變重力場和全球陸地水資料NCEP的各自優勢，嘗試研究了一種數據同化方法，獲得了中國大陸兼顧時－空分辨率的陸地水負荷時變資料，并據此計算了不同區域的陸地水遷徙負荷形變。在此基礎上，分析評估了該方法對GPS時間序列的改正效果。

陸地水負荷所產生的地殼形變量值在所有非構造形變中最為顯著。中國大陸不同區域的陸地水負荷形變差異可達厘米量級。GRACE時變重力場和全球陸地水資料（NCEP）為目前計算陸地水負荷形變最重要的基礎資料，兩者均能反映陸地水的短期變化。其中，GRACE時變重力場不僅反映土壤濕度影響，而且還反映地表水和地下水影響，因而具有較高的精度，但存在時間分辨率較低的問題。全球陸地水資料（NCEP）提供0～2m深度范圍的土壤濕度和積雪負荷，具有較高的時間分辨率，但不包含地表和地下水資料。針對兩種資料各自的長短優劣，我們嘗試研究了一種數據同化方法：以GRACE資料為主，以NCEP作為陸地水短時變化的有效補充，使陸地水負荷資料兼具GRACE在長時間尺度上的高精度和NCEP在短時間尺度上的高分辨率。基于同化結果，我們就中國大陸不同區域進行了驗證分析，并利用小波分析方法討論了陸地水遷徙負荷形變與GPS時間序列在低頻分量的相關性及改善程度。結果表明，當陸地水遷徙負荷形變量大于GPS觀測噪聲時，改正效果明顯；而對于信噪比較小的區域，改正效果較差甚至負面。

（5）以連續GPS觀測資料和GRACE同化資料為基礎，采用支持向量回歸方法（SVR）聯合反演區域非構造負荷形變模型，并針對中國大陸地表水變化顯著性差異較大的兩個典型區域，驗證分析了該方法對連續GPS和流動GPS觀測站時間序列的改善效果。

高精度GPS可直接探測到地表的非構造負荷形變，但往往包含有站點局域干擾和環境模型誤差等方面的影響；而基于地球物理模型亦可獲得各種地表負荷所引起的 “理論形變”，但地球物理模型參數的精度缺陷和輸入資料的時空分辨率可能導致理論計算結果的偏差。為此，我們嘗試以連續GPS觀測資料作為基本觀測量，以GRACE同化資料為約束，采用SRV（Support Vector Regressing）方法聯合反演區域非構造負荷形變。在滇西地區和隴中黃土高原區域實際應用和效果驗證表明，聯合反演方法兼顧了GPS和GRACE資料的特點，并納入了物理意義明確的模型約束，可避免對連續GPS的單一依賴，且聯合反演結果能明顯改善非連續GPS觀測的時間序列。

中國大陸；非構造負荷形變；GPS時間序列；GRACE時變重力場；全球陸地水模型；大氣負荷；海洋負荷