大地测量与地球动力学

名称/机构	时间分辨率/h	空间分辨率
NCEP/GGFC	6	2.5°×2.5°
ECMWF/GFZ	3	0.5°×0.5°
ECCO/GGFC	12	1°×1°
MPIOM/GFZ	3	1°×1°
GLDAS/GGFC	3	1°×1°
LSDM/GFZ	24	0.5°×0.5°

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模型	E方向		N方向		U方向
ATML	ECMWF	74.00	1.45/8.46		70.00	1.13/6.11		98.00	15.42/30.00
NCEP	82.00	1.39/8.78		70.00	1.19/5.75		98.00	15.10/29.06
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MPIOM(沿海)	55.56	1.48/5.90		44.44	-0.29/1.40		55.56	2.02/9.63
ECCO(内陆)	19.51	-0.50/1.25		78.05	0.36/2.21		65.85	0.21/1.19
ECCO(沿海)	55.56	-0.47/2.55		22.22	-0.35/1.02		55.56	1.64/7.59
HYDL	LSDM	36.00	-0.24/5.09		38.00	-3.00/4.91		8.00	-5.91/4.17
GLDAS	46.00	-0.05/3.15		52.00	-0.72/3.42		62.00	1.17/5.97

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不同环境负载产品在北京及周边地区改正效果

马一方 ¹ , 范文蓝 ² , 杨艺林 ³ , 闫睿 ¹ , 周晓慧 ⁴^,*

大地测量与地球动力学 | 地球物理解释 2025,45(4): 403-408

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大地测量与地球动力学 |地球物理解释 2025 , 45 (4) : 403 -408

不同环境负载产品在北京及周边地区改正效果

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MA Yifang, PhD, senior engineer, majors in GNSS high-precision data processing and application, E-mail: csumyf2008@126.com

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马一方, 博士, 高级工程师, 主要从事GNSS精密数据处理与应用研究, E-mail: csumyf2008@126.com

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马一方¹, 范文蓝², 杨艺林³, 闫睿¹, 周晓慧⁴^,*

作者信息

1 北京市地震局, 北京市苏州街28号, 100080

2 武汉大学卫星导航定位技术研究中心, 武汉市珞喻路129号, 430079

3 冰岛大学北欧火山研究所, 雷克雅未克Sæmundargata 2号, IS 102

4 武汉大学测绘学院, 武汉市珞喻路129号, 430079

通讯作者:

周晓慧, 博士, 教授, 主要从事GNSS坐标时间序列分析与地壳形变研究, E-mail: xhzhou@sgg.whu.edu.cn

ZHOU Xiaohui, PhD, professor, majors in GNSS coordinate time series analysis and crustal deformation, E-mail: xhzhou@sgg.whu.edu.cn

作者简介:

马一方, 博士, 高级工程师, 主要从事GNSS精密数据处理与应用研究, E-mail: csumyf2008@126.com

Correction Effect of Different Environmental Loading Products in Beijing and Its Surrounding Areas

Yifang MA¹, Wenlan FAN², Yilin YANG³, Rui YAN¹, Xiaohui ZHOU⁴^,*

Affiliations

1 Beijing Earthquake Agency, 28 Suzhou Street, Beijing 100080, China

2 GNSS Research Center, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China

3 Nordic Volcanological Center, University of Iceland, 2 Sæmundargata, Reykjavik IS 102, Iceland

4 School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China

MA Yifang, PhD, senior engineer, majors in GNSS high-precision data processing and application, E-mail: csumyf2008@126.com

出版时间: 2025-04-15 doi: 10.14075/j.jgg.2024.05.248

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摘要

收起

利用GFZ和GGFC提供的基于不同输入数据的环境负载改正产品，对北京及周边地区50个GNSS测站的大气负载、非潮汐海洋负载和水文负载进行改正，选取环境负载改正前后的GNSS坐标时间序列RMS减少率等作为指标，对比不同产品的影响量级和改正效果。结果表明，GNSS测站受到大气负载影响最大，水文负载次之，非潮汐海洋负载影响可忽略。除LNJZ站外，其余测站经GFZ和GGFC大气负载产品改正后，GNSS坐标时间序列垂向RMS值均减小，且RMS减少率均值超过15%, 说明大气负载对研究区域内GNSS测站垂向运动的影响不可忽略。GFZ和GGFC的大气负载产品改正效果相当，GFZ MPIOM的非潮汐海洋负载产品和GGFC GLDAS的水文负载产品改正效果更优。

关键词

环境负载产品 / GNSS坐标时间序列 / GFZ / GGFC / 北京及周边地区

Abstract

收起

This study utilizes the environmental loading products derived from different data sources provided by GFZ and GGFC, to correct the atmospheric loading, non-tidal ocean loading and hydrological loading of 50 GNSS stations in Beijing and its surrounding areas. The RMS reduction rate of the GNSS coordinate time series after environmental loading corrections is used to evaluate the performance of different products. The results show that the impact of atmospheric loading is more significant than that of hydrological loading, and the impact of non-tidal ocean loading can be ignored. The RMS values of all the GNSS height time series except that of LNJZ station are reduced after the correction of atmospheric loading products provided by GFZ and GGFC, and the average RMS reduction rate is more than 15%, indicating that the impact of atmospheric loading on the vertical motion of GNSS stations in the study area is nonnegligible. The correction effect of different atmospheric loading products provided by GFZ and GGFC are similar, the correction effect of non-tidal ocean loading products derived from MPIOM provided by GFZ is better, and the correction effect of hydrological loading products derived from GLDAS provided by GGFC is better.

Key words

environmental loading products / GNSS coordinate time series / GFZ / GGFC / Beijing and its surrounding areas

引用本文

马一方, 范文蓝, 杨艺林, 闫睿, 周晓慧. 不同环境负载产品在北京及周边地区改正效果. 大地测量与地球动力学, 2025 , 45 (4) : 403 -408 . DOI: 10.14075/j.jgg.2024.05.248

Yifang MA, Wenlan FAN, Yilin YANG, Rui YAN, Xiaohui ZHOU. Correction Effect of Different Environmental Loading Products in Beijing and Its Surrounding Areas[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2025 , 45 (4) : 403 -408 . DOI: 10.14075/j.jgg.2024.05.248

正文

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GNSS坐标时间序列中不仅包含构造运动产生的线性信号，还包含环境负载、热膨胀等地球物理因素产生的非线性信号^[1]。有效分离GNSS测站线性运动和非线性运动，能够提高测站位置和速度估值的准确性，有助于精确建立与维持地球参考框架、合理解释板块构造运动^[2]。非潮汐大气压、洋底压力和大陆储水量等环境负载变化是引起GNSS测站非线性运动的重要因素^[3-6]。环境负载效应不仅影响GNSS坐标时间序列的离散性，而且能够有效解释GNSS季节性信号、提高GNSS测站速度估值的准确度。因此，去除GNSS坐标时间序列中环境负载的影响具有重要意义。

目前，已有若干机构提供环境负载造成的地表位移产品，如全球地球物理流体中心(GGFC)、德国地学研究中心(GFZ)、国际质量负载服务(IMSL)和法国斯特拉斯堡大学地球科学学院和天文台(EOST)等。然而，由于输入数据、模型和计算方法不同，不同机构和软件获得的环境负载地表位移可能存在较大差异^[7-8]。例如，利用不同精度的地表质量分布模型计算得到的地表位移可能大不相同^[9-11]。因此，比较基于不同数据源的环境负载效应差异十分必要，其结果有利于确定区域最优环境负载模型，从而更有效地修正GNSS坐标时间序列的非线性变化。

本文选取北京及周边地区50个GNSS连续站，对比分析GFZ和GGFC提供的基于不同输入数据的大气负载(atmospheric loading，ATML)、非潮汐海洋负载(non-tidal ocean loading，NTOL)和水文负载(hydrological loading，HYDL) 产品对GNSS坐标时间序列的改正效果，评估不同环境负载位移序列与GNSS坐标时间序列之间的匹配度，探讨不同环境负载产品在研究区域的适用性。

1 数据与方法

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1.1 GNSS坐标时间序列

收集北京及周边地区50个GNSS连续站1999-03-01—2023-10-31的原始观测数据，数据来源于北京市全球卫星定位综合服务系统和中国大陆构造环境监测网络基准站。GNSS测站空间分布和时间跨度如图1所示，图中站点颜色代表其有效时间长度，其中YUFA站的有效观测时间最短，为1 236 d。按照距离海岸线不超过100 km为标准，选取9个测站作为沿海站，如图1中黑色三角形所示，其余41个测站作为内陆站。

利用武汉大学PANDA软件^[12]重新处理50个GNSS测站数据，数据处理采用的主要模型可参考IGS第3次重新处理推荐的模型。数据处理后，获得50个GNSS测站ITRF2014框架下的单天解。对测站单天解结果进行坐标系转换，即从笛卡尔坐标系转换至站心坐标系，分别得到东方向、北方向和垂直方向的坐标时间序列。

利用Hector软件^[13]处理测站坐标时间序列，主要步骤包括：1)添加测站原始阶跃信息，并剔除GNSS坐标时间序列中的粗差和异常值；2)估计GNSS测站线性趋势，其中参数模型包含趋势项、周期项(周年和半周年项)和阶跃项等，随机模型为白噪声加幂律噪声；3)绘制并检视去趋势项的测站坐标残差图，找出其中可能存在的其他阶跃信息和原因，并更新原始阶跃信息；4)重复步骤1)~3)，直至探测不到新的阶跃，并获取最终的去趋势项后的GNSS测站坐标时间序列。

1.2 环境负载产品

分别获取GGFC和GFZ提供的ATML、NTOL和HYDL产品，负载位移序列的时间跨度为2000-01-01—2022-12-31，参考框架为地球形状中心。后续选取相同时间跨度的GNSS坐标时间序列进行分析。为了与GNSS坐标时间序列的时间分辨率一致，环境负载位移序列按天取均值，且获取的NTOL和HYDL位移序列均需去除线性趋势。

选择卢森堡大学提供的ATML、NTOL和HYDL变化造成的全球地表位移格网数据作为GGFC产品，并采用双三次内插方法计算GNSS测站处不同负载的位移时间序列^[14]。其中，ATML的地表气压数据由美国国家环境预报中心(NCEP)提供，海洋区域的气压负载通过改进的反气压模型获取^[14]，陆地海洋边界通过水陆标识定义；NTOL的海底压数据由估算海洋环流和气候(ECCO)模型提供；HYDL采用全球陆地数据同化系统(GLDAS)模型。

GFZ同样提供ATML、NTOL和HYDL变化造成的全球地表位移格网数据，GNSS测站位置的地表位移同样由双三次内插计算得到。其中，ATML的地表气压数据由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供，陆地海洋边界通过水陆标识定义；NTOL的海底压数据由马普所海洋模型(MPIOM)提供；HYDL由地表流量模型(LSDM)提供。由上可知，GGFC和GFZ提供的环境负载产品均为全球地表位移格网，使用简单方便，用户只需通过内插即可获取指定测站处的地表位移。而2种负载产品之间的差异主要为ATML、NTOL和HYDL的输入数据不同，详细信息如表1所示。

1.3 评价指标

为分析环境负载对北京及周边区域GNSS测站坐标时间序列的影响量级，选取环境负载位移值的RMS作为衡量指标：

(1)

$\mathrm{RMS}=\operatorname{sqrt}\left\{\frac{\sum\limits_1^n\left[\operatorname{load}(j)-\frac{\sum\limits_1^n \operatorname{load}(j)}{n}\right]^2}{n-1}\right\}$

式中，n为观测个数；load(j)为环境负载位移值。

选取RMS减少率(RMS_reduction)作为评价环境负载对GNSS坐标时间序列非线性变化的改善效果的指标：

(2)

$\mathrm{RMS}_{\text {reduction }}=\frac{\mathrm{RMS}_{\mathrm{GPS}}-\mathrm{RMS}_{(\mathrm{GPS}-\text { loading })}}{\mathrm{RMS}_{\mathrm{GPS}}} \times 100 \%$

式中，RMS_GPS和RMS_{(GPS－loading)}分别为环境负载改正前后的GNSS坐标时间序列RMS值，GNSS坐标时间序列已去除线性趋势。RMS_reduction＞0表示施加环境负载改正能够减小GNSS坐标时间序列的RMS值，RMS_reduction越大，改正效果越好；RMS_reduction＜0表示施加环境负载改正会增大GNSS坐标时间序列的RMS值。

2 结果和分析

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2.1 不同环境负载效应的影响量级分析

图2~4分别给出研究区域测站位置处的不同环境负载位移RMS值(限于篇幅，仅展示垂直向结果)。由图可知，研究区域内ATML影响最大，HYDL影响次之，NTOL影响最小。

ATML方面，ECMWF和NCEP在E、N、U方向的RMS值范围分别为0.12~0.68 mm、0.40~0.57 mm、2.22~4.57 mm和0.26~0.74 mm、0.39~0.51 mm、2.18~4.34 mm。二者结果整体差异较小，由于受到海洋反向气压计效应的影响，位于胶东和辽东半岛的沿海站ATML位移RMS值均小于内陆站的结果。然而，在渤海湾西岸的京津唐地区，沿海站ATML的RMS值仍然相对较大，这可能与该地区复杂的大气海洋相互作用有关^[15]，具体原因有待进一步研究。

NTOL方面，MPIOM和ECCO的内陆站在E、N、U方向的RMS值范围分别为0.28~0.50 mm、0.17~0.26 mm、0.37~1.00 mm和0.17~0.33 mm、0.09~0.14 mm、0.27~0.63 mm。MPIOM和ECCO的沿海站在E、N、U方向的RMS值范围分别为0.35~0.55 mm、0.18~0.40 mm、0.82~2.48 mm和0.25~0.54 mm、0.11~0.34 mm、0.45~1.49 mm。MPIOM的结果明显大于ECCO，特别是沿海站。尽管研究区域NTOL的RMS量级整体较小，但也同样表现出显著的地理相关性，沿海站的RMS值明显大于内陆地区，特别是位于胶东和辽东半岛的沿海站。

HYDL方面，LSDM和GLDAS在E、N、U方向的RMS值范围分别为0.18~0.40 mm、0.52~0.80 mm、1.24~2.95 mm和0.15~0.37 mm、0.25~0.46 mm、0.96~2.10 mm。LSDM的结果在研究区域内整体高于GLDAS的结果，尤其在山西南部地区，这可能与GLDAS中不包含河流流量有关^[5]。

2.2 不同环境负载产品的改正效果分析

计算环境负载位移序列和研究区域GNSS测站坐标时间序列(去趋势项)之间的相关系数，如图5~7所示。ATML方面，水平方向上，相关系数均未超过0.5，且超过0.4的测站个数均未超过5个；垂直方向上，相关系数值均大于0，超过半数测站的相关系数大于0.5。NTOL方面，分别统计内陆站与沿海站结果(图6)，大部分内陆站相关系数值小于0.2，沿海站相关系数值均小于0.5。HYDL方面，相关系数结果在-0.5~0.5之间变化，垂直方向上，GLDAS的相关系数结果整体大于LSDM。

为进一步比较不同环境负载产品在研究区域的改正效果，对GNSS测站坐标时间序列(去趋势项)进行环境负载改正，并计算不同负载改正前后GNSS坐标时间序列垂向的RMS_reduction变化，如图8~10所示。此外，表2统计了不同负载改正后GNSS测站的RMS变化情况。

ATML方面，垂直方向上，仅LNJZ站改正后RMS增大，其他测站改正后RMS均减小，研究区域内50个测站的RMS减少率均值超过15%，说明ATML的影响不可忽略。LNJZ站位于辽东半岛，介于渤海与黄海之间，该测站RMS增大可能是由于GGFC和GFZ的水陆标识定义与其匹配程度较低有关，但该猜想需要进一步研究验证。水平方向上，70%的测站改正后RMS均减小，但50个测站的RMS减少率均值低于2%。2种大气压模型结果差异不显著。

NTOL方面，改正后65%以上内陆站的N、U方向RMS值减小，内陆站的RMS减少率均值低于0.5%，而60%以上内陆站E方向RMS值增大。改正后55%以上沿海站E、U方向RMS值减小，其中，GFZ MPIOM产品改正后，沿海站RMS减少率均值分别为1.48%和2.02%，而GGFC ECCO产品改正后，沿海站RMS减少率均值分别为-0.47%和1.64%；改正后沿海站N方向RMS减少率均值低于0。相对来说，GFZ MPIOM产品在研究区域内改正效果略优于GGFC ECCO。

HYDL方面，经LSDM改正后，仅4个测站U方向RMS减小，而低于40%的测站E、N方向RMS减小；经GLDAS改正后，31个测站U方向RMS减小，但平均减小量仅为1.17%，50%左右的测站水平方向RMS值减小，但研究区测站RMS减少率均值低于0。本文选取的研究区域大部分位于华北平原，地下水位变化复杂，但LSDM和GLDAS均未包含深层地下水变化，这可能是导致GFZ和GGFC提供的HYDL产品在该区域改正效果不理想的原因。相对而言，GGFC GLDAS产品在研究区域内改正效果优于GFZ LSDM产品。

3 结语

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1) 在环境负载影响量级方面，研究区域受ATML影响最大，HYDL次之，NTOL仅对沿海地区的测站有较为明显的影响。GFZ和GGFC的ATML产品对研究区域的影响量级整体差异不显著；GFZ MPIOM的NTOL位移RMS值明显大于GGFC ECCO的结果，特别是沿海站；GFZ LSDM的HYDL位移RMS值整体大于GGFC GLDAS的结果，这可能与GLDAS中不包含河流流量有关。

2) ATML改正效果方面，经GFZ产品改正后，在E、N、U方向上分别有74%、70%和98%的GNSS测站坐标时间序列RMS值减小；经GGFC产品改正后，在E、N、U方向上分别有82%、70%和98%的GNSS测站坐标时间序列RMS值减小。除LNJZ站以外，其余测站经ATML改正后，GNSS坐标时间序列U方向的RMS值均减小，且RMS减少率均值超过15%，表明研究区域内ATML对GNSS测站垂向运动的影响不可忽略。GFZ ECMWF和GGFC NCEP的ATML产品在研究区域的改正效果相当。

3) NTOL改正效果方面，经GFZ产品改正后，在E、N、U方向上分别有约39%、78%和73%的内陆站的GNSS坐标时间序列RMS值减小，RMS减少率均值低于0.5%；约55%、44%和55%的沿海站的GNSS坐标时间序列RMS值减小，U方向RMS减少率均值为2.02%。经GGFC产品改正后，在E、N、U方向上分别有约19%、78%和65%的内陆站的GNSS坐标时间序列RMS值减小，RMS减少率均值低于0.4%；约55%、22%和55%的沿海站的GNSS坐标时间序列RMS值减小，U方向RMS减少率均值为1.64%。GFZ MPIOM产品在研究区域内改正效果略优于GGFC ECCO产品。

4) HYDL改正效果方面，经GFZ产品改正后，在E、N、U方向上分别有36%、38%和8%的GNSS测站坐标时间序列RMS值减小，RMS减少率均值低于0；经GGFC产品改正后，在E、N、U方向上分别有46%、52%和62%的GNSS测站坐标时间序列RMS值减小，U方向的RMS减少率均值为1.17%。建议用户优先使用GGFC GLDAS产品对北京及周边区域的GNSS测站坐标时间序列进行改正。

基金

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北京市地震局技术微创新项目(BJWC-2024001)
国家自然科学基金(42274035)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

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2025年第45卷第4期

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文章信息

doi: 10.14075/j.jgg.2024.05.248

接收时间：2024-05-21
首发时间：2026-10-30
出版时间：2025-04-15

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作者

出版历史

收稿日期：2024-05-21

基金

Technology Micro-Innovation Project of Beijing Earthquake Agency(BJWC-2024001)

北京市地震局技术微创新项目(BJWC-2024001)

National Natural Science Foundation of China(42274035)

国家自然科学基金(42274035)

作者信息

1 北京市地震局, 北京市苏州街28号, 100080

2 武汉大学卫星导航定位技术研究中心, 武汉市珞喻路129号, 430079

3 冰岛大学北欧火山研究所, 雷克雅未克Sæmundargata 2号, IS 102

4 武汉大学测绘学院, 武汉市珞喻路129号, 430079

通讯作者:

周晓慧, 博士, 教授, 主要从事GNSS坐标时间序列分析与地壳形变研究, E-mail: xhzhou@sgg.whu.edu.cn

ZHOU Xiaohui, PhD, professor, majors in GNSS coordinate time series analysis and crustal deformation, E-mail: xhzhou@sgg.whu.edu.cn

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/ddcl/CN/10.14075/j.jgg.2024.05.248

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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