大地测量与地球动力学

序号	测站	全称	概略坐标	震中距
1	YNRL	云南省瑞丽市	97.8°E, 24.0°N	305 km
2	YNSD	云南省施甸县	99.3°E, 23.5°N	452 km
3	YNSM	云南省思茅区	101°E, 22.7°N	529 km
4	YNYL	云南省云龙县	99.3°E, 25.8°N	556 km
5	YNJD	云南省景东县	100.8°E, 24.4°N	572 km
6	YNCX	云南省楚雄州	101.4°E, 25°N	574 km
7	YNYA	云南省大姚县	101.3°E, 25.7°N	693 km
8	YNYM	云南省元谋县	101.8°E, 25.6°N	727 km
9	YNJP	云南省金平县	103.2°E, 22.7°N	752 km
10	YNML	云南省弥勒市	103.3°E, 24.4°N	804 km
11	YNLA	云南省澜沧市	99.9°E, 22.5°N	414 km
12	YNLC	云南省临沧市	100°E, 23.8°N	469 km
13	YNTC	云南省腾冲市	98.5°E, 25°N	437 km
14	YNYS	云南省永胜市	100.7°E, 26.6°N	715 km
15	YNDC	云南省东川市	103.1°E, 26.1°N	867 km
16	YNHZ	云南省会泽市	103.2°E, 26.4°N	894 km
17	YNLJ	云南省丽江市	100°E, 26.6°N	670 km
18	YNMZ	云南省蒙自市	103.4°E, 23.3°N	783 km
19	YNTH	云南省通海市	102.7°E, 24.1°N	736 km
20	YNWS	云南省文山市	104.2°E, 23.3°N	863 km
21	YNZD	云南省中甸市	99.6°E, 27.8°N	758 km

序号	测站	全称	概略坐标	震中距
1	YNRL	云南省瑞丽市	97.8°E, 24.0°N	305 km
2	YNSD	云南省施甸县	99.3°E, 23.5°N	452 km
3	YNSM	云南省思茅区	101°E, 22.7°N	529 km
4	YNYL	云南省云龙县	99.3°E, 25.8°N	556 km
5	YNJD	云南省景东县	100.8°E, 24.4°N	572 km
6	YNCX	云南省楚雄州	101.4°E, 25°N	574 km
7	YNYA	云南省大姚县	101.3°E, 25.7°N	693 km
8	YNYM	云南省元谋县	101.8°E, 25.6°N	727 km
9	YNJP	云南省金平县	103.2°E, 22.7°N	752 km
10	YNML	云南省弥勒市	103.3°E, 24.4°N	804 km
11	YNLA	云南省澜沧市	99.9°E, 22.5°N	414 km
12	YNLC	云南省临沧市	100°E, 23.8°N	469 km
13	YNTC	云南省腾冲市	98.5°E, 25°N	437 km
14	YNYS	云南省永胜市	100.7°E, 26.6°N	715 km
15	YNDC	云南省东川市	103.1°E, 26.1°N	867 km
16	YNHZ	云南省会泽市	103.2°E, 26.4°N	894 km
17	YNLJ	云南省丽江市	100°E, 26.6°N	670 km
18	YNMZ	云南省蒙自市	103.4°E, 23.3°N	783 km
19	YNTH	云南省通海市	102.7°E, 24.1°N	736 km
20	YNWS	云南省文山市	104.2°E, 23.3°N	863 km
21	YNZD	云南省中甸市	99.6°E, 27.8°N	758 km

内容	策略
方案	GPS单系统和GPS+BDS+GLONASS+Galileo四系统PPPAR
观测数据间隔	1 s
截止高度角	10°
电离层延迟	无电离层组合消除电离层一阶项，高阶项影响忽略^[14]
对流层延迟	固定干延迟，湿延迟随机游走估计^[15]
对流层映射函数	全球映射函数(GMF)^[16]
卫星轨道	精密轨道产品^[17]
卫星钟差	精密钟差产品^[18]
卫星和接收机天线相位中心改正	基于igs20.atx改正^[19]
地球自转参数	地球自转改正模型^[20]
定位模式	PPPAR动态解，过程噪声100 m/s²^[21]
模糊度参数	常数估计约束^[22]
模糊度固定策略	最小二乘降相关平差(LAMBDA)
估计器	Kalman滤波
随机模型	高度角定权^[23]

内容	策略
方案	GPS单系统和GPS+BDS+GLONASS+Galileo四系统PPPAR
观测数据间隔	1 s
截止高度角	10°
电离层延迟	无电离层组合消除电离层一阶项，高阶项影响忽略^[14]
对流层延迟	固定干延迟，湿延迟随机游走估计^[15]
对流层映射函数	全球映射函数(GMF)^[16]
卫星轨道	精密轨道产品^[17]
卫星钟差	精密钟差产品^[18]
卫星和接收机天线相位中心改正	基于igs20.atx改正^[19]
地球自转参数	地球自转改正模型^[20]
定位模式	PPPAR动态解，过程噪声100 m/s²^[21]
模糊度参数	常数估计约束^[22]
模糊度固定策略	最小二乘降相关平差(LAMBDA)
估计器	Kalman滤波
随机模型	高度角定权^[23]

测站	单GPS定位精度		多系统GNSS定位精度
YNRL	1.5	0.6	2.2	2.7		1.0	1.4	1.9	2.6
YNSD	1.1	3.8	3.8	5.5	0.9	2.1	1.6	2.8
YNYL	1.3	1.3	2.6	3.2	0.8	1.6	1.9	2.5
YNJD	0.9	0.9	3.3	3.6	0.6	0.6	2.7	2.8
YNCX	0.9	0.7	4.8	4.9	0.6	0.6	1.3	1.5
YNYM	0.9	2.0	2.6	3.4	0.7	1.6	2.6	3.1
YNVA	1.2	0.6	2.9	3.2	0.7	0.9	2.4	2.7
YNSM	1.3	1.1	5.3	5.6	0.7	0.7	3.1	3.3
YNJP	0.6	0.8	1.9	2.2	0.7	0.6	1.2	1.4
YNML	1.0	0.8	3.3	3.5	0.6	0.6	1.6	1.8
平均值	1.1	1.3	3.3	3.8	0.7	1.1	2.0	2.5

测站	单GPS定位精度		多系统GNSS定位精度
YNRL	1.5	0.6	2.2	2.7		1.0	1.4	1.9	2.6
YNSD	1.1	3.8	3.8	5.5	0.9	2.1	1.6	2.8
YNYL	1.3	1.3	2.6	3.2	0.8	1.6	1.9	2.5
YNJD	0.9	0.9	3.3	3.6	0.6	0.6	2.7	2.8
YNCX	0.9	0.7	4.8	4.9	0.6	0.6	1.3	1.5
YNYM	0.9	2.0	2.6	3.4	0.7	1.6	2.6	3.1
YNVA	1.2	0.6	2.9	3.2	0.7	0.9	2.4	2.7
YNSM	1.3	1.1	5.3	5.6	0.7	0.7	3.1	3.3
YNJP	0.6	0.8	1.9	2.2	0.7	0.6	1.2	1.4
YNML	1.0	0.8	3.3	3.5	0.6	0.6	1.6	1.8
平均值	1.1	1.3	3.3	3.8	0.7	1.1	2.0	2.5

站点	N方向形变/mm	E方向形变/mm	N方向误差/mm	E方向误差/mm
YNRL	-13.1	-12.2	7.6	8.5
YNSD	-18.3	-3.7	5.5	6.3
YNJP	-2.3	10.4	5.1	5.7
YNJD	-4.5	14.8	5.4	5.4
YNLA	23.7	-22.1	7.5	11.3
YNLC	28.2	-9.1	7.9	9.1
YNYS	-10.6	20.7	7.8	7.7
YNDC	10.8	4.3	5.6	6.5

站点	N方向形变/mm	E方向形变/mm	N方向误差/mm	E方向误差/mm
YNRL	-13.1	-12.2	7.6	8.5
YNSD	-18.3	-3.7	5.5	6.3
YNJP	-2.3	10.4	5.1	5.7
YNJD	-4.5	14.8	5.4	5.4
YNLA	23.7	-22.1	7.5	11.3
YNLC	28.2	-9.1	7.9	9.1
YNYS	-10.6	20.7	7.8	7.7
YNDC	10.8	4.3	5.6	6.5

基于高频GNSS观测的2025年缅甸M_S7.9地震同震位移与震级分析

高鹏 ¹^,² , 苏珂 ¹^,²^,* , 殷婷 ³ , 杨宇泽 ⁴ , 焦国强 ⁵ , 崔轩玮 ¹ , 魏嘉乐 ¹

大地测量与地球动力学 | 特色栏目: 地震大地测量学 2026,46(7): 887-894

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大地测量与地球动力学 |特色栏目: 地震大地测量学 2026 , 46 (7) : 887 -894

基于高频GNSS观测的2025年缅甸M_S7.9地震同震位移与震级分析

全屏

高鹏¹^,², 苏珂¹^,²^,*, 殷婷³, 杨宇泽⁴, 焦国强⁵, 崔轩玮¹, 魏嘉乐¹

作者信息

1 航天工程大学航天信息学院, 北京, 101416

2 智慧地球重点实验室, 北京, 100094

3 内蒙古自治区生态环境督察技术支持中心, 呼和浩特, 010011

4 中国科学院上海天文台, 上海, 200030

5 北京跟踪与通信技术研究所, 北京, 100094

通讯作者:

苏珂, 博士, 讲师, 研究方向为卫星导航定位技术与应用, E-mail: suke17@mails.ucas.ac.cn

作者简介:

高鹏, 讲师, 研究方向为卫星导航时频技术, E-mail: gp7228741@163.com

Coseismic Displacement and Magnitude Analysis of the 2025 Myanmar M_S7.9 Earthquake Based on High-Frequency GNSS Observations

Peng GAO¹^,², Ke SU¹^,²^,*, Ting YIN³, Yuze YANG⁴, Guoqiang JIAO⁵, Xuanwei CUI¹, Jiale WEI¹

Affiliations

1 School of Space Information, Space Engineering University, Beijing 101416, China

2 Key Laboratory of Smart Earth, Beijing 100094, China

3 Inner Mongolia Autonomous Region Ecological Environment Inspection Technical Support Center, Hohhot 010011, China

4 Shanghai Astronomical Observatory, CAS, Shanghai 200030, China

5 Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology, Beijing 100094, China

出版时间: 2026-07-15 doi: 10.14075/j.jgg.2025.10.361

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摘要

收起

以2025-03-28缅甸M_S7.9地震为例, 利用震中附近中国云南境内21个GNSS基准站的1 Hz高频观测数据, 基于精密单点定位模糊度固定技术(PPPAR)方法系统性分析地震同震位移及其造成的永久位移, 并基于峰值地面位移计算地震震级。结果表明, 震前多系统GNSS在N、E和U方向上的标准差均值分别为0.7 cm、1.1 cm和2.0 cm, 相比于单系统精度分别提升36.3%、15.4%和39.4%;发震后震中附近的高频GNSS可以监测到明显的同震位移波形, 其中距震中最近的YNRL站N方向峰值变化最大可达10.0 cm, E方向峰值变化最大为6.2 cm。基于GNSS同震位移结果解算的缅甸地震震级为M_S7.8, 与官方发布的震级M_S7.9基本一致。此外, 经过计算, 多个GNSS测站存在明显的地震永久位移, 最大位移量超过2.0 cm。本文研究可为高频GNSS在地震同震位移监测与震级分析上的应用提供参考与数据支持。

关键词

缅甸M_S7.9地震 / 高频GNSS / 精密单点定位 / 同震位移 / 震级估计

Abstract

收起

Taking the March 28, 2025, M_S7.9 earthquake in Myanmar as an example, this study systematically analyzes the coseismic displacement and the resulting permanent displacement of the earthquake using 1 Hz high-frequency observation data from 21 GNSS reference stations in Yunnan, China, near the epicenter, based on the precise point positioning ambiguity resolution (PPPAR) method. The results indicate that the mean standard deviations of multi-system GNSS before the earthquake in the N (north), E (east), and U (up) directions are 0.7 cm, 1.1 cm, and 2.0 cm, respectively, representing accuracy improvements of 36.3%, 15.4%, and 39.4% compared to single-system GNSS. After the earthquake, high-frequency GNSS near the epicenter can detect distinct coseismic displacement waveforms, with the YNRL station, closest to the epicenter, showing a maximum peak change of 10.0 cm in the N direction and 6.2 cm in the E direction. The earthquake magnitude in Myanmar, calculated based on GNSS coseismic displacement results, is M_S7.8, which is generally consistent with the officially released magnitude of M_S7.9. Additionally, calculations reveal that multiple GNSS stations exhibit significant permanent displacements due to the earthquake, with the maximum displacement exceeding 2.0 cm. This study provides reference and data support for the application of high-frequency GNSS in monitoring coseismic displacement and analyzing earthquake magnitudes.

Key words

Myanmar M_S7.9 earthquake / high-frequency GNSS / precise point positioning / coseismic displacement / magnitude estimation

引用本文

高鹏, 苏珂, 殷婷, 杨宇泽, 焦国强, 崔轩玮, 魏嘉乐. 基于高频GNSS观测的2025年缅甸M_S7.9地震同震位移与震级分析. 大地测量与地球动力学, 2026 , 46 (7) : 887 -894 . DOI: 10.14075/j.jgg.2025.10.361

Peng GAO, Ke SU, Ting YIN, Yuze YANG, Guoqiang JIAO, Xuanwei CUI, Jiale WEI. Coseismic Displacement and Magnitude Analysis of the 2025 Myanmar M_S7.9 Earthquake Based on High-Frequency GNSS Observations[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2026 , 46 (7) : 887 -894 . DOI: 10.14075/j.jgg.2025.10.361

正文

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地震是全球最具破坏性的自然灾害之一，快速准确地获取地震参数、评估地震影响对于防灾减灾和应急救援具有重要意义。传统的地震监测主要依赖于地震仪记录地震波信号并确定地震参数。但在大地震中容易出现数据饱和或失真^[1]，难以准确记录地震造成的位移信息。随着全球导航卫星系统(GNSS)技术的发展，高频GNSS技术因其能够直接、连续、高精度地监测地表位移，逐渐成为地震监测与研究的重要手段之一^[2-3]，在云南漾濞M_S6.4、四川泸定M_S6.8、甘肃积石山M_S6.2、西藏定日M_S6.8等地震研究中均得到广泛的应用^[4-7]，在地震三要素解算、断层破裂特征分析、同震形变解算、震级确定等方面展现出巨大潜力，可为地震预警、地震应急响应和灾害评估等提供重要的技术保障和数据支撑。

北京时间2025-03-28 14:20缅甸曼德勒市附近(21.85°N，95.95°E)发生M_S7.9地震，震源深度约30 km，属于浅源地震^[8]。地震发生后，多个研究机构对该地震的震源参数、发震构造、断裂形变特征和危险性估计等展开了研究。王永哲等^[9]分析表明，此次地震发生于实皆断裂带上，以右旋走滑为主，能量震级大于矩震级，为震害快速评估提供了重要依据。而在地震构造背景方面，许斌斌等^[10]结合GNSS数据、历史地震与活动断裂资料，系统性分析了发震的实皆断裂带特征，通过观测震后库仑应力变化来分析后续该区域的地震活动性和地震发生位置，结果发现，在实皆断裂的南北两端和东侧的掸邦高原中部地区形成的应力加载区未来发生强震可能性较大。

强震可在地表产生显著的同震形变，包括瞬时位移及永久性变形。为系统评估缅甸M_S7.9地震对中国云南地区GNSS基准站地表形变的影响，本文基于云南境内21个GNSS测站的1 Hz高频观测数据，采用精密单点定位(PPP)技术进行解算，定量分析了地震同震形变特征，并基于测站位移变化估算了地震震级。本文研究证实了高频GNSS技术在地震快速响应与震级实时评估方面的可靠性，为构建区域性地震监测预警系统提供了关键技术支撑与科学依据。

1 研究方法

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对于GNSS单系统单历元观测值，接收机r在历元t时刻观测到的卫星s原始非差伪距和相位观测值可以表示为^[11]：

(1)

$\left\{\begin{array}{l}P_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)=\rho_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\mathrm{d} t_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\mu^{\mathrm{s}} \cdot I_{\mathrm{r}, 1}^{\mathrm{s}}(t)+d_{\mathrm{r}}(t)-d^{\mathrm{s}}(t)+d_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}+\varepsilon_p^{\mathrm{s}}(t) \\\varphi_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)=\rho_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\mathrm{d} t_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\mu^{\mathrm{s}} \cdot I_{\mathrm{r}, 1}^{\mathrm{s}}(t)+b_{\mathrm{r}}(t)-b^{\mathrm{s}}(t)+N_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}+\varepsilon_{\varphi}^{\mathrm{s}}(t)\end{array}\right.$

式中，下标r表示接收机标识，上标s表示卫星标识；P_r^s(t)和φ_r^s(t)分别为伪距和相位观测值；ρ_r^s(t)为接收机和卫星之间几何距离；dt_r(t)为接收机钟差；T_r^s(t)为对流层延迟；I_{r, 1}^s(t)为GNSS单系统第一频点上的电离层斜延迟值；μ^s=(f₁^s/f^s)²为电离层延迟频率放大因子，其中，f^s为卫星上的频率值；d_r(t)和d^s(t)分别为接收机和卫星未校正伪距硬件延迟；d_r^s为信号畸变偏差(SDB)，是由不同接收机相关器响应和前端设计带宽导致的；b_r(t)和b^s(t)分别为接收机和卫星未校准相位硬件延迟；N_r^s为整周模糊度；ε_p^s(t)和ε_φ^s(t)分别为伪距和相位观测值噪声。

通过双频无电离层(IF)组合即可消除电离层一阶项的影响，在固定宽巷(WL)模糊度后，与IF组合模糊度线性组合即可求得窄巷(NL)模糊度，其观测方程可以表示为^[11]：

(2)

$\left\{\begin{aligned}P_{\mathrm{r}, \text { IF }}^{\mathrm{s}}(t)= & \rho_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\mathrm{d} \bar{t}_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\varepsilon_{p, I F}^{\mathrm{s}}(t) \\\varphi_{\mathrm{r}, \text { IF }}^{\mathrm{s}}(t)= & \rho_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+\mathrm{d} \bar{t}_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^{\mathrm{s}}(t)+ \\& N_{\mathrm{r}, N}^{\mathrm{s}}+\varepsilon_{\varphi, \text { IF }}^{\mathrm{s}}(t)\end{aligned}\right.$

利用星基改正数产品对NL模糊度进行相位偏差修正，可以实现NL模糊度的固定。对于卫星k和l，相应的观测方程可以表示为^[12]：

(3)

$\left\{\begin{array}{l}P_{\mathrm{r}, \mathrm{~F}}^k(t)=\rho_{\mathrm{r}}^k(t)+\mathrm{d} \bar{t}_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^k(t)+\varepsilon_{p, \mathrm{IF}}^k(t) \\P_{\mathrm{r}, \mathrm{~F}}^l(t)=\rho_{\mathrm{r}}^l(t)+\mathrm{d} \bar{t}_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^l(t)+\varepsilon_{p, \mathrm{IF}}^l(t) \\\varphi_{\mathrm{r}, \mathrm{~F}}^k(t)=\rho_t^k(t)+\mathrm{d} \bar{t}_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^k(t)+\bar{N}_{\mathrm{r}, N}^k+\varepsilon_{\varphi, \mathrm{IF}}^k(t) \\\varphi_{\mathrm{r}, \mathrm{~F}}^l(t)=\rho_t^l(t)+\mathrm{d} \bar{t}_{\mathrm{r}}(t)+T_{\mathrm{r}}^l(t)+\bar{N}_{\mathrm{r}, N}^l+\varepsilon_{\varphi, \mathrm{IF}}^l(t) \\\lambda_N \cdot\left[n_{\mathrm{r}, 1}^{k l}\right]-B_N^{k l}=\bar{N}_{\mathrm{r}, N}^k-\bar{N}_{\mathrm{r}, N}^l\end{array}\right.$

基于上式可以实现PPP模糊度固定(PPPAR)，从而获取地震同震位移。

2 数据与处理策略

收起

2.1 GNSS数据

基于本次地震震中位置，本文选取2025-03-28(DOY087)我国云南境内靠近震中的21个基准站高频GNSS观测数据进行数据处理分析，表 1提供了对应的站点信息，包括测站名、全称、位置及其震中距，图 1提供了对应的测站分布，图中红色五角星表示震中位置，红色三角形为高频GNSS测站点。

2.2 数据处理策略

本文采用PRIDE PPP-AR软件获取地震同震位移结果^[13]，表 2给出PPP数据处理策略。为便于比较，分析了GPS单系统和GPS+BDS+GLONASS+Galileo四系统PPPAR定位结果，其中截止高度角设置为10°，采用精密轨道产品改正卫星轨道和钟差参数，PPPAR采用动态解模式，过程噪声设置为100 m/s²，随机模型采用高度角定权方式。

3 结果分析

收起

3.1 震前定位精度

为验证PPPAR解算结果在地震监测应用上的可靠性，本文选取地震发生前1 h的数据进行精度评估。通过计算各测站在N、E、U三个方向的坐标时间序列的标准差(STD)和三维(3D)定位精度，评估PPPAR解算的精度和稳定性。为评估单GPS系统和多系统2种PPP结果的解算精度，表 3给出10个测站在震前1 h的定位精度。可以看出，单GPS系统处理的PPP定位精度在N、E和U方向的平均值分别为1.1 cm、1.3 cm和3.3 cm，三维方向为3.8 cm；多系统处理的PPP定位精度在N、E和U方向的平均值分别为0.7 cm、1.1 cm和2.0 cm，三维方向精度为2.5 cm。相比于单系统，多系统联合处理在N、E和U方向分别提升36.3%、15.4%和39.4%，三维精度提升达34.2%。从各站表现来看，YNCX站提升最为明显，三维精度提升达69.4%，这10个测站均表现出不同程度的改善，表明相比于单系统通过增加卫星数量和改善空间几何构型，多系统联合解算可在一定程度上显著提高PPPAR的定位精度。

图 2提供了震前1 h YNSD、YNYM和YNML 3个测站在N、E、U三个方向的时间序列。可以看出，相比于GPS单系统，多系统PPP结果在整个时段内表现出更好的稳定性和一致性，时间序列波动幅度较小。单GPS系统结果表现出更多的高频噪声，特别是在序列初期收敛阶段波动较为明显。在U方向，多系统的优势尤为突出，其时间序列的振幅范围明显小于单GPS定位结果的振幅范围。

为进一步评估2种处理方法的噪声特性，计算3个测站在震前1 h数据的功率谱密度(PSD)，图 3为相应的测站功率谱密度结果。可以看出，多系统PPP结果的噪声水平在大部分频段要低于单GPS系统，表明多系统联合处理有助于降低噪声，提升地震波形的信噪比。这与柴海山等^[24]的研究结果一致，多系统组合相较于GPS单系统在一定程度上减弱了低频噪声和跳变，使地表形变的获取更加稳健可靠。

3.2 同震位移分析

采用PPPAR分别对YNRL、YNSD、YNSM、YNYL、YNJD、YNCX、YNYA、YNYM、YNJP、YNML等10个1 Hz GNSS基准站观测数据进行高频动态解算，采用单GPS系统和多系统GNSS两种方式得到震后10 min在E和N方向的地震同震位移波形。由于垂直分量一般误差较大，在这里将其忽略。图 4为10个GNSS测站在E和N方向的同震位移波形，其中零时刻表示地震发生时刻，横轴表示时间，纵轴表示位移量，各测站按照震中距由近到远进行排列。

如图 4所示，10个测站在地震发生后10 min内在N、E方向均出现了不同程度的同震形变位移波动，且各测站位移峰值出现的时间与震中距呈明显的正相关性，距离震中越远，位移峰值出现的时刻越晚，这符合地震波传播的特征。单GPS和多系统GNSS处理下的同震位移波动曲线相似，未表现出明显的差距。以多系统为例，YNRL、YNSD、YNSM、YNYL、YNJD、YNCX、YNYA、YNYM、YNJP和YNML测站由近至远，在地震时N方向瞬时最大偏差分别可达10.0 cm、4.3 cm、5.4 cm、3.2 cm、8.2 cm、5.0 cm、3.5 cm、4.0 cm、4.7 cm、4.0 cm，在E方向瞬时最大偏差分别可达6.2 cm、5.3 cm、4.1 cm、4.1 cm、3.7 cm、3.6 cm、3.4 cm、4.8 cm、1.3 cm、2.1 cm，表明采用PPPAR可快速解算出高精度的地震同震位移结果。

3.3 地震震级确定

地震震级通常可用于描述地震规模，直接影响地震灾害的评估与预测。目前，有多种方式可以用来测量地震震级，例如里氏震级和矩震级等。本文采用Gutenberg经验公式进行震级估算^[25]：

$M=\lg (A)+1.66 \lg (\varDelta)+2.0$

式中，A为水平方向上的峰值地面位移(PGD)；Δ为震中距。PGD可以表示为^[26]：

$\mathrm{PGD}=\max \left(\sqrt{\mathrm{N}(t)^2+\mathrm{E}(t)^2}\right)$

式中，N(t)、E(t)分别为t时刻的N方向位移和E方向位移。以YNRL站为例，图 5为该站在水平方向的地面位移情况，其PGD为10.2 cm。

按照该方法，计算出所有21个测站的PGD及对应的震级。图 6对比了本文计算的地震震级和中国地震台网发布的参考震级结果，通过单GPS和多系统GNSS计算得出的震级平均值分别为7.7和7.8，STD均为0.2，可以看出两者结果基本一致。多系统GNSS结果略优于GPS单系统结果，本文的计算震级与参考震级之间的平均偏差分别为0.2和0.1，与预期震级具有较好的一致性。

为进一步检验该方法计算震级的适用性，根据公式(4)计算出震级分别为M_S7.5、M_S7.9和M_S8.4时不同震中距处的预期峰值位移。将21个测站得到的水平峰值位移与震中距的对应结果标注在图上，图 7(a)中实线为斜率-1.66的衰减曲线，表现出峰值位移随震中距衰减的规律；图 7(b)表示双对数坐标系中实线斜率为-1.66的线性关系，更容易观察数据的线性趋势和与理论线的吻合程度。结果发现，各测站结果的水平位移峰值大致分布在M_S7.9的曲线周围，并有偏向更高震级的趋势。

3.4 永久位移结果分析

为了分析各测站在地震中是否产生永久位移，本文选取震前和震后较平滑的结果时段，从中分别选取5 min 300个历元的结果，取平均值作为震前坐标和震后坐标，由震后坐标减去震前坐标作为该测站的永久形变量，再根据参考文献[27]的方法，计算出同震形变的中误差作为参考。本文仅展示多系统的计算结果，由于垂向计算精度较低，形变误差较大，这里不作分析。部分结果如表 4所示，部分站点同震位移信号由于观测噪声较大，结果在统计学上不显著，这里没有列出。

由表 4可见，PPPAR计算显示地震导致YNLA站在N方向产生23.7±7.5 mm的永久形变位移，在E方向为22.1±11.3 mm；YNLC在N方向也产生了显著的永久形变位移，位移量为28.2±7.9 mm，在E方向形变结果误差较大，统计显著性不足；YNYS在E方向产生了显著的永久形变位移，位移量为20.7±7.7 mm；YNJP也在E方向产生了相同趋势的10.4±5.7 mm的永久位移；YNSD在N方向产生了显著的永久形变位移，位移量为-18.3±5.5 mm，其形变方向与YNLC和YNLA相反。由之前的研究可知，此次地震发生在实皆断裂带上，震源机制解为右旋走滑型破裂。而YNRL、YNSD等测站的永久位移结果符合破裂走向，并与王永哲等^[9]模拟的同震位移场结果相符；此外，YNLC、YNLA测站表现出明显的N方向位移情况，这可能与此次级联破裂的空间非均匀性^[28]所造成的复杂位移有关。

4 结语

收起

本文基于云南境内21个高频GNSS基准站1 Hz的观测数据，采用GPS单系统和多系统GNSS PPPAR对2025年缅甸M_S7.9地震进行了同震形变分析与震级估计。

数据分析表明，相较于单GPS系统，多系统GNSS联合解算在N、E、U方向上将震前定位精度分别提升了36.3%、15.4%和39.4%，三维精度提升达34.2%，功率谱密度分析进一步证实了多系统处理在抑制高频噪声方面的优势，为清晰捕捉地震波形提供了高质量的数据基础。地震后震中附近高频GNSS可以监测到明显的同震形变波形，以距震中最近的YNRL站为例，其N和E方向位移峰值分别达到10.0 cm和6.2 cm。各测站位移峰值出现的时间与震中距呈明显的正相关性，距离震中越远，位移峰值出现的时刻越晚。

利用PGD与Gutenberg经验公式，本文估算的单系统和多系统地震震级分别为M_S7.7和M_S7.8，与官方发布的M_S7.9震级基本吻合，21个测站的PGD数据点大部分落在M_S7.9的理论衰减曲线附近，验证了本文方法用于震级快速确定的可行性与准确性。此外，多个测站计算发现了显著同震永久位移，最大位移量超过2.0 cm。

基金

收起

智慧地球重点实验室基金(SYS-ZX02-2024-01)
育新工程(145AXL250004000X)

参考文献

收起

文献

收起

参考文献引证文献

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2026年第46卷第7期

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doi: 10.14075/j.jgg.2025.10.361

接收时间：2025-10-24
首发时间：2026-10-30
出版时间：2026-07-15

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收稿日期：2025-10-24

基金

智慧地球重点实验室基金(SYS-ZX02-2024-01)

育新工程(145AXL250004000X)

作者信息

1 航天工程大学航天信息学院, 北京, 101416

2 智慧地球重点实验室, 北京, 100094

3 内蒙古自治区生态环境督察技术支持中心, 呼和浩特, 010011

4 中国科学院上海天文台, 上海, 200030

5 北京跟踪与通信技术研究所, 北京, 100094

通讯作者:

苏珂, 博士, 讲师, 研究方向为卫星导航定位技术与应用, E-mail: suke17@mails.ucas.ac.cn

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/ddcl/CN/10.14075/j.jgg.2025.10.361

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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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TxT

序号	测站	全称	概略坐标	震中距
1	YNRL	云南省瑞丽市	97.8°E, 24.0°N	305 km
2	YNSD	云南省施甸县	99.3°E, 23.5°N	452 km
3	YNSM	云南省思茅区	101°E, 22.7°N	529 km
4	YNYL	云南省云龙县	99.3°E, 25.8°N	556 km
5	YNJD	云南省景东县	100.8°E, 24.4°N	572 km
6	YNCX	云南省楚雄州	101.4°E, 25°N	574 km
7	YNYA	云南省大姚县	101.3°E, 25.7°N	693 km
8	YNYM	云南省元谋县	101.8°E, 25.6°N	727 km
9	YNJP	云南省金平县	103.2°E, 22.7°N	752 km
10	YNML	云南省弥勒市	103.3°E, 24.4°N	804 km
11	YNLA	云南省澜沧市	99.9°E, 22.5°N	414 km
12	YNLC	云南省临沧市	100°E, 23.8°N	469 km
13	YNTC	云南省腾冲市	98.5°E, 25°N	437 km
14	YNYS	云南省永胜市	100.7°E, 26.6°N	715 km
15	YNDC	云南省东川市	103.1°E, 26.1°N	867 km
16	YNHZ	云南省会泽市	103.2°E, 26.4°N	894 km
17	YNLJ	云南省丽江市	100°E, 26.6°N	670 km
18	YNMZ	云南省蒙自市	103.4°E, 23.3°N	783 km
19	YNTH	云南省通海市	102.7°E, 24.1°N	736 km
20	YNWS	云南省文山市	104.2°E, 23.3°N	863 km
21	YNZD	云南省中甸市	99.6°E, 27.8°N	758 km

序号

测站

全称

概略坐标

震中距

YNRL

云南省瑞丽市

97.8°E, 24.0°N

305 km

YNSD

云南省施甸县

99.3°E, 23.5°N

452 km

YNSM

云南省思茅区

101°E, 22.7°N

529 km

YNYL

云南省云龙县

99.3°E, 25.8°N

556 km

YNJD

云南省景东县

100.8°E, 24.4°N

572 km

YNCX

云南省楚雄州

101.4°E, 25°N

574 km

YNYA

云南省大姚县

101.3°E, 25.7°N

693 km

YNYM

云南省元谋县

101.8°E, 25.6°N

727 km

YNJP

云南省金平县

103.2°E, 22.7°N

752 km

YNML

云南省弥勒市

103.3°E, 24.4°N

804 km

YNLA

云南省澜沧市

99.9°E, 22.5°N

414 km

YNLC

云南省临沧市

100°E, 23.8°N

469 km

YNTC

云南省腾冲市

98.5°E, 25°N

437 km

YNYS

云南省永胜市

100.7°E, 26.6°N

715 km

YNDC

云南省东川市

103.1°E, 26.1°N

867 km

YNHZ

云南省会泽市

103.2°E, 26.4°N

894 km

YNLJ

云南省丽江市

100°E, 26.6°N

670 km

YNMZ

云南省蒙自市

103.4°E, 23.3°N

783 km

YNTH

云南省通海市

102.7°E, 24.1°N

736 km

YNWS

云南省文山市

104.2°E, 23.3°N

863 km

YNZD

云南省中甸市

99.6°E, 27.8°N

758 km

内容	策略
方案	GPS单系统和GPS+BDS+GLONASS+Galileo四系统PPPAR
观测数据间隔	1 s
截止高度角	10°
电离层延迟	无电离层组合消除电离层一阶项，高阶项影响忽略^[14]
对流层延迟	固定干延迟，湿延迟随机游走估计^[15]
对流层映射函数	全球映射函数(GMF)^[16]
卫星轨道	精密轨道产品^[17]
卫星钟差	精密钟差产品^[18]
卫星和接收机天线相位中心改正	基于igs20.atx改正^[19]
地球自转参数	地球自转改正模型^[20]
定位模式	PPPAR动态解，过程噪声100 m/s²^[21]
模糊度参数	常数估计约束^[22]
模糊度固定策略	最小二乘降相关平差(LAMBDA)
估计器	Kalman滤波
随机模型	高度角定权^[23]

内容

策略

方案

GPS单系统和GPS+BDS+GLONASS+Galileo四系统PPPAR

观测数据间隔

1 s

截止高度角

10°

电离层延迟

无电离层组合消除电离层一阶项，高阶项影响忽略^[14]

对流层延迟

固定干延迟，湿延迟随机游走估计^[15]

对流层映射函数

全球映射函数(GMF)^[16]

卫星轨道

精密轨道产品^[17]

卫星钟差

精密钟差产品^[18]

卫星和接收机天线相位中心改正

基于igs20.atx改正^[19]

地球自转参数

地球自转改正模型^[20]

定位模式

PPPAR动态解，过程噪声100 m/s²^[21]

模糊度参数

常数估计约束^[22]

模糊度固定策略

最小二乘降相关平差(LAMBDA)

估计器

Kalman滤波

随机模型

高度角定权^[23]

测站	单GPS定位精度		多系统GNSS定位精度
YNRL	1.5	0.6	2.2	2.7		1.0	1.4	1.9	2.6
YNSD	1.1	3.8	3.8	5.5	0.9	2.1	1.6	2.8
YNYL	1.3	1.3	2.6	3.2	0.8	1.6	1.9	2.5
YNJD	0.9	0.9	3.3	3.6	0.6	0.6	2.7	2.8
YNCX	0.9	0.7	4.8	4.9	0.6	0.6	1.3	1.5
YNYM	0.9	2.0	2.6	3.4	0.7	1.6	2.6	3.1
YNVA	1.2	0.6	2.9	3.2	0.7	0.9	2.4	2.7
YNSM	1.3	1.1	5.3	5.6	0.7	0.7	3.1	3.3
YNJP	0.6	0.8	1.9	2.2	0.7	0.6	1.2	1.4
YNML	1.0	0.8	3.3	3.5	0.6	0.6	1.6	1.8
平均值	1.1	1.3	3.3	3.8	0.7	1.1	2.0	2.5

测站

单GPS定位精度

多系统GNSS定位精度

N方向/cm

E方向/cm

U方向/cm

3D方向/cm

N方向/cm

E方向/cm

U方向/cm

3D方向/cm

YNRL

1.5

0.6

2.2

2.7

1.0

1.4

1.9

2.6

YNSD

1.1

3.8

5.5

0.9

2.1

1.6

2.8

YNYL

1.3

2.6

3.2

0.8

1.6

1.9

2.5

YNJD

0.9

3.3

3.6

0.6

2.7

2.8

YNCX

0.9

0.7

4.8

4.9

0.6

1.3

1.5

YNYM

0.9

2.0

2.6

3.4

0.7

1.6

2.6

3.1

YNVA

1.2

0.6

2.9

3.2

0.7

0.9

2.4

2.7

YNSM

1.3

1.1

5.3

5.6

0.7

3.1

3.3

YNJP

0.6

0.8

1.9

2.2

0.7

0.6

1.2

1.4

YNML

1.0

0.8

3.3

3.5

0.6

1.6

1.8

平均值

1.1

1.3

3.3

3.8

0.7

1.1

2.0

2.5

站点	N方向形变/mm	E方向形变/mm	N方向误差/mm	E方向误差/mm
YNRL	-13.1	-12.2	7.6	8.5
YNSD	-18.3	-3.7	5.5	6.3
YNJP	-2.3	10.4	5.1	5.7
YNJD	-4.5	14.8	5.4	5.4
YNLA	23.7	-22.1	7.5	11.3
YNLC	28.2	-9.1	7.9	9.1
YNYS	-10.6	20.7	7.8	7.7
YNDC	10.8	4.3	5.6	6.5

站点

N方向形变/mm

E方向形变/mm

N方向误差/mm

E方向误差/mm

YNRL

-13.1

-12.2

7.6

8.5

YNSD

-18.3

-3.7

5.5

6.3

YNJP

-2.3

10.4

5.1

5.7

YNJD

-4.5

14.8

5.4

YNLA

23.7

-22.1

7.5

11.3

YNLC

28.2

-9.1

7.9

9.1

YNYS

-10.6

20.7

7.8

7.7

YNDC

10.8

4.3

5.6

6.5