Effect Analysis of Ocean Tide Loading on GPS Precise Positioning Combining High Precision Local Tide Model with Global Ocean Tide Model
-
摘要: 利用卫星测高技术建立的全球海潮模型的精度和分辨率均有限,而高精度、高分辨率的近海区域潮汐观测资料,可用于改善和提高全球海潮模型在沿海地区的精度。利用中国东海和南海的近海海潮模型,对HAMTIDE11A.2011全球海潮模型中的中国近海区域进行了替换,并得到了修正前后模型计算的海潮负荷对不同区域GPS测站精密定位的影响。分析可得:(1)确认修正前后的全球海潮模型计算的海潮负荷对GPS测站精密定位的影响存在约5 mm的差异,并通过频谱分析得到修正后的模型在GPS精密定位中剔除海潮负荷影响的效果在半日、周日及半年周期处明显优于修正前的模型;(2)采用高精度近海模型进一步修正全球海潮模型,该成果对近海区域的GPS精密定位海潮负荷改正具有一定参考价值。Abstract: The accuracy and resolution of global ocean tide models established by satellite altimetry technology are often limited.The data from local offshore tidal models generated by long-term observation of local tide stations however, is highly precise and at high resolution and could be used to improve the accuracy of global ocean tide models. In this paper, we use the high accuracy local tidal data from the East and South China Seas to refine the local area of the HAMTIDE11A.2011 global ocean tide model. We also analyze the effect of ocean tide loading observed by elaboration and non-elaboration models on the precise positioning of GPS stations distributed across different areas. The results show that 1) the effects of ocean tide loading calculated by the global ocean tide model elaboration and non-elaboration with precise positioning from GPS stations have a millimeter level difference, and 2) the deduction results for the ocean tide loading effect computed by elaboration model with GPS precise positioning is better than the non-elaboration model using the fast Fourier transform method for the semidiurnal, diurnal and semiannual periods.
-
-
表 1 近海及全球海潮模型的基本信息
Table 1 Basic Information of Local and Global Ocean Tide Model
模型 分辨率 覆盖范围 构建方法 osu.chinasea.2010 0.03°×0.03° 1°N~ 41°N98°E~ 129°E T/P+流体动力模型 HAMTIDE11A.2011 0.125°×0.125° 全球 T/P+Jason-1反演 EOTlla 0.125°×0.125° 全球 多任务测高反演 FES2004 0.125°×0.125° 全球 T/P+ERS-2+验潮站+流体动力模型 TPXO.7.2 0.25°×0.25° 全球 T/P+Jason+流体动力模型 CSR4.0 0.25°×0.25° 全球 T/P反演 Schwiderski 1°×1° 全球 验潮站+流体动力模型 表 2 近海效应中M2潮波对不同测站位移各分量的负荷影响
Table 2 Effect Time Series of Ocean Tide Loading Calculated by Global Ocean Tide Model Elaboration and Non-elaboration Based on Inland and Coast Stations
振幅/mm M2潮波 西安 香港 上海 厦门 垂直分量 0.06 0.23 0.77 1.94 东西分量 0.03 0.11 0.26 0.14 南北分量 0.01 0.07 0.16 0.2 -
[1] 周江存,孙和平.用东海和南海潮汐资料修正全球海潮模型对中国及邻区重力场负荷计算的影响[J].地震学报,2005,27(3):332-338 Zhou Jiangcun, Sun Heping. Influence of the Modified Global Ocean Tide Model with Local Tides of East and South China Seas on Load Gravity in China and Its Neighbor Areas[J]. Earthquake Science, 2005, 27(3):332-338
[2] 赵红,张勤,黄观文,等.基于不同海潮模型研究海潮负荷对GPS精密定位的影响[J].大地测量与测量动力学,2012,32(5):108-112 Zhao Hong, Zhang Qin, Huang Guanwen, et al. Effect of Ocean Tide Loading on GPS Precise Positioning Based on Different Ocean Tide Models[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2012, 32(5):108-112
[3] 张杰,李斐,楼益栋,等.海潮负荷对GPS精密定位的影响[J].武汉大学学报·信息科学版,2013,12:1400-1404 Zhang Jie, Li Fei, Lou Yidong, et al. Ocean Tide Loading Effect on GPS Precise Positioning[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 12:1400-1404
[4] 刘友文,姜卫平,鄂栋臣,等.南极国际GPS联测的海潮位移改正[J].武汉大学学报·信息科学版,2007,10:899-901 Liu Youwen, Jiang Weiping, E Dongchen, et al. Ocean Loading Tides Corrections of GPS Stations in Antarctica[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007,10:899-901
[5] 周旭华,吴斌,李军,等.高精度大地测量中的海潮位移改正[J].测绘学报,2001,30(4):327-330 Zhou Xuhua, Wu Bin, Li Jun, et al. Ocean Tide Displacement Corrections in High Precision Geodesy[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2001, 30(4):327-330
[6] 孙和平,许厚泽,周江存,等.武汉超导重力仪观测最新结果和海潮模型研究[J].地球物理学报,2005,48(2):299-307 Sun Heping, Xu Houze, Zhou Jiangcun, et al. Latest Observation Results from Super Conducting Gravimeter at Station Wuhan and Investigation of the Ocean Tide Models[J]. Chinese Journal Geophysics, 2005, 48(2):299-307
[7] 赵红.海潮负荷影响及其模型修正研究[D]. 西安:长安大学,2013 Zhao Hong. The Research of Effect and Model Refinement of Ocean Tide Loading[D], Xi'an:Chang'an University, 2013
[8] Egbert G D, Erofeeva S Y. Efficient Inverse Modeling of Barotropic Ocean Tides[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2002, 19(2):183-204
[9] Taguchi E, StammerD, Zahel W. Ocean Tides Obtained by Data Assimilative HAMTIDE Model[OL]. http://icdc.zmaw.de/hamtide.html?&L=l, 2012
[10] Savcenko R,Bosch W. EOT11A-Empirical Ocean Tide Model from Multi-mission Satellite Altimetry[R], Deutsches Geodatisches Forschungs Institut(DGFI), Munchen, 2012, DOI: 10.1594/PANGAEA.834232
[11] 周江存,孙和平.近海潮汐效应对测站位移的负荷影响[J].地球物理学报进展,2007,22(5):1340-1344 Zhou Jiangcun,Sun Heping. The Load Effect of Local Tide on Displacement[J]. Process in Geophysics, 2007, 22(5):1340-1344
[12] 许军,暴景阳,刘雁春.潮汐模型对利用卫星测高数据研究海平面变化的影响[J]. 武汉大学学报·信息科学版,2006,31(6):503-507 Xu Jun, Bao Jingyang, Liu Yanchun. Prediction on Time Series Analysis of Water Quality in Yangtze Gorges Reservoir Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006,31(6):503-507.
[13] Agnew D C.SPOTL:A Program for Computing Ocean-Tide Loading[J], J Geophys Res, 1997, 102:5109-5110
[14] Tu Rui, Ge Maorong, Zhang Hongping, et al. The Realization and Convergence Analysis of Combined PPP Based on Raw Observation[J]. Advances in Space Research, 2013, 52(1):211-221
[15] Egbert G D, Erofeeva S Y. Efficient Inverse Modeling of Barotropic Ocean Tides[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2002, 19(2):183-204
-
期刊类型引用(46)
1. 刘春雷,张媛静,陆晨明,李亚松,李剑锋. 基于时序InSAR的九龙江河口地区地面沉降时空演变规律及成因分析. 应用海洋学学报. 2024(01): 116-125 . 百度学术
2. 陈瑞瑞,孙颢月,朱紫若,蒋雪中,陈沈良,陈静. 黄河三角洲地面沉降研究进展与未来展望. 海岸工程. 2024(01): 1-23 . 百度学术
3. 赵凤阳,周吕,魏玉业. 融合改进鲸鱼算法解缠的梧州市地面沉降InSAR监测. 遥感信息. 2024(01): 52-58 . 百度学术
4. 侯永浩,张兴,李晓民,李宗仁. SBAS-InSAR技术在地质灾害调查中的应用. 北京测绘. 2024(10): 1477-1481 . 百度学术
5. 柳新强,姜刚,刘军峰,贺国伟. PS-InSAR和SBAS-InSAR的地表沉降监测对比研究——以雄安新区为例. 工程勘察. 2023(01): 62-67 . 百度学术
6. 曾敏,皮鹏程,赵信文,陈松,彭红霞,侯清芹,孙慧敏,薛紫萱. 基于PS-InSAR的珠江口典型填海造地区地面沉降时空特征研究. 华南地质. 2023(01): 116-126 . 百度学术
7. 李文慧,王志伟,赵月,王翔. 基于SNAP-StaMPS方法的高速公路沿线地面沉降监测. 测绘工程. 2023(03): 36-43 . 百度学术
8. 周定义,左小清,赵志芳,喜文飞,葛楚. 基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测. 地质通报. 2023(10): 1774-1783 . 百度学术
9. 刘泽洲,卢才武,章赛,李萌,和郑翔. 基于多阈值目标提取的时序InSAR矿区地表沉降监测研究. 中国矿业. 2022(08): 79-85 . 百度学术
10. 王新田,刘增珉,陈建忠,梁菲,孟萌,李天鹤. 山东省地表形变InSAR监测与分析. 测绘通报. 2022(S2): 130-134 . 百度学术
11. 邓晓景,曲国庆,张建霞,席换,王晖. 融合升降轨PS-InSAR东营市地面沉降监测. 山东理工大学学报(自然科学版). 2021(01): 10-16 . 百度学术
12. 杨利,薛东剑,王海方,付林,张婷. 五龙沟矿区时序InSAR地表形变监测. 中国矿业. 2021(03): 107-112 . 百度学术
13. 程琳琳,杨玉曼,李月颖,孙梦尧,王振威,焦路尧. 矿业型村镇转型期发展问题分析与策略研究:以北京市门头沟区为例. 中国矿业. 2021(03): 101-106 . 百度学术
14. 王辉,曾琪明,焦健,陈继伟. 结合序贯平差方法监测地表形变的InSAR时序分析技术. 北京大学学报(自然科学版). 2021(02): 241-249 . 百度学术
15. 付云霞,管勇,王晓丹,王建收,尹政,周晓雪,王青,徐美君. 大型河口三角洲地面沉降机制研究——以黄河三角洲为例. 海岸工程. 2021(02): 83-95 . 百度学术
16. 关金环,高明亮,宫辉力. 首都国际机场区域差异性沉降原因探讨. 测绘科学. 2021(09): 67-75 . 百度学术
17. 柴华彬,胡吉彪,耿思佳. 融合实测数据的地表沉降SBAS-InSAR监测方法. 煤炭学报. 2021(S1): 17-24 . 百度学术
18. 程霞,张永红,邓敏,吴宏安,康永辉. Sentinel-1A卫星的黄河三角洲近期地表形变分析. 测绘科学. 2020(02): 43-51 . 百度学术
19. 卢旺达,韩春明,岳昔娟,赵迎辉,周格仪. 基于Sentinel-1A数据的天津地区PS-InSAR地面沉降监测与分析. 遥感技术与应用. 2020(02): 416-423 . 百度学术
20. 向淇文,潘建平,张广泽,徐正宣,张定凯,涂文丽. 基于SBAS技术的川藏铁路折多山地区地表形变监测与分析. 测绘工程. 2020(04): 48-54+59 . 百度学术
21. 张金盈,崔靓,刘增珉,王新田,林琳,徐凤玲. 利用Sentinel-1 SAR数据及SBAS技术的大区域地表形变监测. 测绘通报. 2020(07): 125-129 . 百度学术
22. 狄桂栓. 基于InSAR技术的黄河三角洲区域地表形变浅析. 地理空间信息. 2020(09): 106-109+8 . 百度学术
23. 高辉,罗孝文,吴自银,阳凡林. 基于时序InSAR的珠江口大面积地面沉降监测. 海洋学研究. 2020(02): 81-87 . 百度学术
24. 韩红花. 黄河三角洲区域地表形变监测研究. 山东国土资源. 2020(11): 69-72 . 百度学术
25. 夏元平,陈志轩,张毅. 南昌市地面沉降InSAR监测及影响因子分析. 测绘科学. 2020(11): 115-122+129 . 百度学术
26. 贺跃光,肖亮. 某水溶开采矿区短基线集InSAR高相干点探测. 中国锰业. 2019(01): 89-93 . 百度学术
27. 张静,丁黄平,刘纯,谢文然,时雨. 基于InSAR技术的盘锦地区地面沉降研究. 世界地质. 2019(02): 574-580 . 百度学术
28. 韩红超,符华年,张文峰,温浩. InSAR、水准多维沉降监测体系建设及应用研究. 测绘通报. 2019(S1): 236-241 . 百度学术
29. 师芸,李伟轩,唐亚明,席磊,孟欣. 时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(11): 1613-1621 . 百度学术
30. 杨帆,王道顺,张磊,张子文. 基于时序InSAR的隧道工程形变监测与分析. 测绘与空间地理信息. 2019(10): 1-4 . 百度学术
31. 黄洁慧,谢谟文,王立伟. 基于SBAS-InSAR技术的白格滑坡形变监测研究. 人民长江. 2019(12): 101-105 . 百度学术
32. 黄洁慧,谢谟文,王立伟. 基于差分干涉合成孔径雷达技术的米林滑坡形变监测. 科学技术与工程. 2019(25): 7-12 . 百度学术
33. 李锁乐,吴宏安,张永红,康永辉,左振华. 包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测. 测绘科学. 2018(09): 76-80 . 百度学术
34. 杨帆,张磊,张子文,赵增鹏. 利用短基线集InSAR技术监测抚顺市地面沉降. 测绘通报. 2018(03): 84-88 . 百度学术
35. 张静,冯东向,綦巍,周雪,赵玉星. 基于SBAS-InSAR技术的盘锦地区地面沉降监测. 工程地质学报. 2018(04): 999-1007 . 百度学术
36. 贺晓阳,赵盟,程存付. 小基线集技术在矿区地表形变监测中的应用. 河南科技. 2018(13): 97-98 . 百度学术
37. LIU Xiao,LIU Jie,FENG Xiuli. Inversion and Prediction of Consolidation Settlement Characteristics of the Fluvial Sediments Based on Void Ratio Variation in the Northern Modern Yellow River Subaqueous Delta, China. Journal of Ocean University of China. 2018(03): 545-554 . 必应学术
38. 李达,邓喀中,高晓雄,牛海鹏. 基于SBAS-InSAR的矿区地表沉降监测与分析. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(10): 1531-1537 . 百度学术
39. 张炜,张伟胜,张东升,胡文敏,孙毓言,唐佳佳. 采动覆岩活动规律的“空-地”监测技术. 中国矿业大学学报. 2018(06): 1212-1223 . 百度学术
40. 王小侣. 水电站大坝400V备自投改造研究. 河南科技. 2018(19): 90-91 . 百度学术
41. 张磊,杨帆,李超飞,赵增鹏,张子文. 宁波地面沉降的短基线集监测与分析. 测绘科学. 2017(12): 77-82 . 百度学术
42. 陈继伟,曾琪明,焦健,赵斌臣. Sentinel-1A卫星TOPS模式数据的SBAS时序分析方法——以黄河三角洲地区为例. 国土资源遥感. 2017(04): 82-87 . 百度学术
43. 王萍. 沉降观测技术在高层建筑施工中的应用. 建材与装饰. 2017(35): 19-20 . 百度学术
44. 史秀保,徐宁,温浩,李春进. 一种小基线地表形变监测精度评价方法. 测绘通报. 2016(08): 70-73+91 . 百度学术
45. 于丹,杨子玉,庄岩,于均园. 时序分析法在沈阳地铁二号线变形预测的应用. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2016(03): 453-458 . 百度学术
46. 王霖郁,李辉. 一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法. 应用科技. 2016(05): 49-53 . 百度学术
其他类型引用(25)