武汉大学IGS电离层分析中心全球电离层产品精度评估与分析

2016年2月,武汉大学卫星导航定位技术研究中心（Wuhan University,WHU）正式成为新的国际GNSS服务组织（International GNSS Services,IGS）电离层联合分析中心（Ionosphere Associate Analysis Center,IAAC）.本文首次系统地评估和分析了武汉大学IGS电离层分析中心自2016年日常化运行以来（2016年1月到2018年9月,太阳活动低年）的全球电离层产品的精度,并与其他六家IAACs（CODE、JPL、ESA、UPC、EMR和CAS）进行了比较分析.结果表明：WHU的全球电离层产品能够长期稳定且有效地监测全球电离层总电子含量（Total Electron Content,TEC）的时空变化;和IGS综合全球电离层产品比较,WHU的模型均方根误差和CODE、JPL相差不大,均值约为1.4 TECU,产品一致性优于其他IAACs;和GPS实测电离层TEC比较,WHU的模型内符合精度和CODE基本相当,均值约为1.4 TECU,且与电离层活动水平和地理纬度存在显著的相关性;和Jason-2测高卫星VTEC比较,WHU的全球电离层产品的系统性偏差均值约为-0.7 TECU,在不同纬度约为-3.0到1.0 TECU,且与地理纬度存在近似抛物线函数的关系;WHU的模型外符合精度和CODE、JPL以及CAS基本一致,均值约为2.9 TECU,且在中高纬度地区优于低纬度地区,北半球优于南半球.

     

国际GNSS服务组织全球电离层TEC格网精度评估与分析

国际GNSS服务组织（International GNSS Services,IGS）发布的全球电离层TEC格网（Global Ionospheric Map,GIM）是利用GNSS进行电离层研究的主要数据源之一.IGS电离层工作组于2016年2月正式授予中国科学院为全球第五个电离层数据分析中心,由测量与地球物理研究所和光电研究院联合实施.本文系统地总结和展示了IGS电离层工作组对各分析中心GIM评估的结果;此次评估以基准站实测电离层TEC、测高卫星电离层TEC为参考,给出了各分析中心1998-2015年GIM的总体性能.结果显示：随着IGS基准站日益增多,各分析中心GIM内符合精度由4.5~7.0TECu提升至2.5~3.5TECu;不同分析中心GIM一致性从3.0~4.5TECu提升至2.0~3.5TECu;相对于测高卫星电离层数据,CODE、CAS、JPL和UPC分析中心的GIM精度相对较高（约4.0~4.5TECu）,但是在不同测高卫星评估结果之间存在不同的系统性偏差.

     

利用精密单点定位求解电离层延迟

近年来,高时空分辨率的全球导航卫星系统(GNSS)观测信号已成为电离层研究的重要资源.利用GNSS研究电离层,需首先将观测资料转换成包含电离层信息的可观测量(Ionospheric Observables,称之为"电离层观测值").目前,最常用的电离层观测值一般采用联合无几何影响组合的码和相位观测,利用相位平滑伪距方法计算得到(称之为"平滑电离层观测值"),但该过程易受平滑弧段长度和与测站有关的误差(如多路径效应和观测噪声)的影响.本文提出利用精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)提取电离层观测值(称之为"PPP电离层观测值",形式与平滑电离层观测值相同).与相位平滑伪距相比,IGS发布的卫星轨道、钟差产品可被PPP合理利用,从而有效减少了待估参数,使得电离层观测值的估计精度得到改善.基于短基线和零基线实验,通过考察两类电离层观测值的站间单差结果在各卫星弧段间的离散程度,验证了PPP电离层观测值的可靠性:以某两天的短基线实验结果为例,与测站有关的误差对PPP电离层观测值的影响分别为对平滑电离层观测值影响的44.4%和35.7%,表明PPP电离层观测值更利于高精度电离层建模、预报等研究.     

2020年7月22日阿拉斯加7.8级地震同震电离层扰动分析

利用全球导航卫星系统(GNSS)、电离层测高仪和地震仪数据, 从振幅及波形、时空分布、传播速度与方向、时频域等角度对2020年阿拉斯加7.8级地震同震电离层扰动(Co-seismic ionospheric disturbances, CIDs)特性进行探究.卫星G03、G04和G09在地震西部探测到3类CIDs, 最大扰动幅度约0.1 TECU (1 TECU=10¹⁶ el/m²), 并且均沿着地震断层破裂延伸方向(西南方向)传播; 而在地震北部与东部未发现CIDs.根据CIDs的速度及中心频率将其分为三类, 第一类为高速传播的CIDs(速度约为2.93 km·s^-1), 中心频率约11 mHz, 符合瑞利波激发的电离层扰动特征; 第二类CIDs的传播速度约为1.69 km·s^-1和1.55 km·s^-1, 中心频率约4.5 mHz和4.7 mHz, 符合声波引起的电离层扰动频率; 第三类CIDs速度约为0.98 km·s^-1和1.11 km·s^-1, 中心频率约2.9 mHz, 可能为声波引起的另一类电离层扰动.同时, 利用CIDs时空数据估计的CIDs扰动源位置与震中较为接近, 进一步说明电离层扰动由地震激发.通过对GNSS站及地震仪位移的分析, 估计了地震瑞利波沿西南方向传播速度与第一类CIDs较为吻合, 验证了第一类CIDs由瑞利波激发, 且断层的垂直位移是引起电离层扰动的重要因素.测高仪观测到电离层临界频率(f₀F₂)发生显著波动, 探测到CIDs的传播速度约1.02 km·s^-1, 传播速度和方向与卫星G03、G04探测的CIDs较为吻合, 推断其属于第三类CIDs.

     

阿拉斯加2021年8.2级地震同震电离层扰动特征及对比分析

为分析2021年7月29日阿拉斯加8.2级地震引起的电离层响应,利用地震附近的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)观测数据估算电离层总电子含量(Ionospheric Total Electron Content,TEC)及同震电离层扰动(Coseismic Ionospheric Disturbances,CIDs).从多角度对CIDs的时空分布特征进行分析,并与阿拉斯加2018年7.9级走滑型地震以及2020年7.8级逆断层地震引起的CIDs对比.在地震西南方向探测到两类CIDs,最大扰动振幅约0.8 TECU (1 TECU=10¹⁶ el/m²),并且在西南方向距离震中约1094 km的测高站EA653探测到CIDs.在震中西北、东北和北方向探测到传播速度相近的CIDs.根据CIDs的速度和频率大小将CIDs分为两类,第一类CIDs的传播速度为1.87 km·s^-1,频率约为3.8 mHz,可能由地震声波引起,扰动量级最大;第二类CIDs的传播速度为0.85~1.09 km·s^-1,中心频率约在3.0 mHz或者5.7 mHz附近,为地震声波引起的另一类电离层扰动.逆断层地震引起的CIDs比走滑型地震更加显著,表明地震引起的垂直地表运动在CIDs的形成中起主要作用.三次地震在西南方向均引起显著的CIDs,与地震破裂方向较为一致,该地区大地震引起的CIDs可能具有较为明显的方向性,具体形成机制有待于进一步研究.

     

求解模型对欧拉矢量的影响

In the process of solving Euler vectors based on GNSS horizontal movement field, the number of estimated parameters can affect Euler vector results. This issue is analyzed through theoretical deduction and practical example in this paper. Firstly, the difference between the results of Euler vectors in different solving models is deduced. Meanwhile, based on GNSS horizontal movement field in the Chinese mainland from 2004 to 2007, two common models （ RRM and REHSM） are used to discuss the impact of solving models on Euler vectors and the follow-up study. The result shows that the maximum value of the difference in a block＇s entire rotation can reach 2. 6mm/a, and should not be ignored. Therefore, the results of horizontal movement are different using different kinematic block models, and this should be paid more attention in the analysis of crustal horizontal movement.     

BDS/GLONASS非组合精密单点定位模型与算法

在GPS非组合精密单点定位（PPP）模型的基础上,针对BDS和GLONASS系统各自的特点,分别提出了适用于BDS和GLONASS系统的非组合PPP模型,并在此基础上构建了BDS/GLONASS联合处理的函数模型.新模型中考虑了BDS系统GEO卫星伪距长周期多路径效应引起的系统性偏差（BDS GEO Multipath Bias,BGMB）,将其作为参数进行估计;另外,新模型中还考虑了GLONASS系统伪距频间偏差（inter-frequency-biase,IFB）,将其参数化为卫星频率号的线性函数,并通过参数重组得到了满秩的函数模型和可估参数的形式.选取了2015年年积日200~230共一个月的11个MGEX跟踪站数据来验证新模型与算法的正确性和有效性,结果表明：将BDS系统伪距BGMB当作参数估计能够显著提高BDS单系统非组合PPP的收敛速度,并能减小伪距残差;通过线性函数来模型化GLONASS伪距IFB能够显著提高GLONASS单系统PPP的收敛速度,并能在一定程度上减小伪距残差;1个月BDS/GLONASS非组合PPP定位误差RMS在北、东、高三个方向分别为6.9 mm、9.1 mm和19.3 mm,表明提出的BDS/GLONASS非组合PPP模型与算法具有良好的定位性能.