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1、GPS連續觀測資料分析,指導老師:余水倍學生:莊舒雲 林幸瑩,內容提要,1.GPS基本概念:組成系統 定位原理2.GPS時間序列的雜訊分析 為何要分析時間序列上的雜訊?雜訊的種類、來源與特性3.GPS連續觀測資料之分析方法及步驟 選擇雜訊模式 建立模型 模型參數估計與資料分析4.未來目標,基本觀念,A。組成系統 1.現有顆衛星。2.有六個運行軌道，每一軌道上有顆衛星在運轉 軌道的平均高度為20,200km，運行週期則為11小時58分。3.地球上任何角落至少可同時接收到顆衛星，最多可達顆，平均為顆。4.時間系統:國際標準時間。,星座空間分布,各種掌上型信號接收機,信號接收天線,基本觀念,B。定位
2、原理 1.絕對定位：或稱單點定位，在地球協議座標系中，直接確定觀測站相對座標系原點，也就是地球質心的位置。2.相對定位於地球協議座標系中，確定觀測站 與某一地面參考點之間的相對位置。,絕對定位,相對定位,GPS連續觀測之目的,1.能夠獲得完整的連續時間資料點座標，進而分析時間序列上的相關性。2.找出連續觀測產生的干擾誤差類型，進一步消除誤差干擾，得到更精確的時間資料點。3.提供許多震前、同震及震後變形資料,讓我們更加了解地震的震源特性、地殼的應變累積與能量釋放過程。,為何我們要分析時間序列上的雜訊?,了解時間序列上的雜訊特性，以正確估算各項參數的誤差值。不同地點受到的干擾程度不同。在熱帶地區的
3、測站，雜訊會比中緯度地區來的大。,雜訊的種類、來源與特性,1.通常可分為自然雜訊和人為雜訊。2.自然雜訊來源:測站的地質特性、隨季節性雨量多寡或地下水位改變和大氣干擾等所造成的座標變化。人為雜訊來源:測站天線架不穩定、更換天線造成的系統誤差，或是衛星軌道、大氣折射、天線中心漂移以及參考座標系等無法以模型完全去除的影響。,3.雜訊的特性:GPS雜訊的頻譜特性，可以用以下的式子來表示:P(f)=P0(f/f0)Power-law process 如果將兩邊取對數值並作圖可以得到:,slope,Power spectrum,根據作圖結果我們可以依斜率值大小將雜訊模式分為三大類:=0 white no
4、ise=-1 flicker noise=-2 random walk noise(此波動模式又可稱為Brownian motion)通常在長期觀測的自然情況下發生的干擾多屬低頻干擾，且其值在-3-1之間，根據值的範圍我們可以知道雜訊特性。,GPS連續觀測之分析方法及步驟,選擇雜訊模式建立模型模型參數估計與資料分析,雜訊模式的選擇,近來研究利用Maximum-likelihood estimator(MLE)去計算統計上述三種雜訊出現在時間序列上的殘差振幅之後發現最好的雜訊模式為white+flicker noise model，它會將”機率函數(probability function)”最
5、大化。Probability function:,or,模型參數,各測站在各方向上觀測到的運動位移可以用下式表示:,以下例子用的模型參數:,H:Heaviside function(階梯函數),南部測站CHIAPKGMS103W029YUSNW030CHYNCHNLKULNS011S092HOKNS106S012GAISS169TSHOCK01S23R,澎湖,北部測站 BANC FCWS FIVE HNSN HSIN HUAL ILAN NSHE PEPU PLAN SANI SUAO THAI YMSM S101,模擬操作與分析,1.座標轉換。首先，我們將921地震之後每天觀測的43個測站資
6、料點座標從笛卡兒座標系統XYZ轉成以S01R(澎湖)為參考主站的NEU座標系統。,2.將各方向觀測資料點對時間序列作圖。,測站CHIA尚未去除分散點,outliers,Years,Position(mm),3.去除分散點/異常點(outliers)。為了得到正確震後位移,我們必須進行消除誤差的動作,這其中包括去除觀測期間同震位移、影響資料點分析的分散點和更換測站天線所造成的偏移量等。,aftershock,Coseismic offset,aftershock,殘差值越小越集中表示資料點可信度越高,Hanging wall,Epochs of two major aftershocks,4.去除同震位移(coseismic offset)得到smooth的曲線得到震後位移(postseismic displacement),Footwall,Epochs of two major aftershocks,未來工作,以較完整的模式分區(南北兩區)分析921地震前後多年資料，以了解震前變形、同震位移、震後變形及地震前後地殼運動速度的變化。未來展望-藉由長時間更高精度的GPS連續觀測資料分析，偵測可能的地震前兆，探討地震預測的可行性。,Thank you for your attention!,
