GNSS站坐标序列变化检测与分析算法

"这篇文章是2014年发表在《同济大学学报(自然科学版)》上的科研论文，主题涉及 GNSS (全球导航卫星系统) 站坐标序列的速度和振幅变化探测与分析。作者李伟伟和沈云中提出了一种新的算法，该算法利用二叉树原理来检测和分析坐标序列中的变化。通过F检验评估模型的显著性，研究方法在模拟数据和中国地壳运动观测网络五个基准站的高程实测数据上得到了验证，显示了相对于传统时间序列拟合模型的优势，能够更准确地捕捉数据的变化趋势和细节。关键词包括 GNSS 站坐标序列、函数模型、序列变化探测和 F 检验。" 这篇论文的核心内容围绕 GNSS 系统在地壳运动监测中的应用展开。首先，作者介绍了一种创新的算法，该算法是基于二叉树的搜索策略，目的是在 GNSS 站坐标序列中识别出可能存在的速度和振幅变化。这种算法的关键在于它能够遍历所有可能的变化点，从而提供更为全面和细致的分析。 在实际应用中，速度和振幅变化的探测对于理解地壳动态、地震活动以及地球表面变形等现象至关重要。传统的时序拟合方法可能无法充分捕捉到这些细微的变化，而新提出的算法通过建模分析和F检验（一种统计检验方法，用于判断两个或多个方差的差异是否具有统计显著性）提高了模型的适应性和准确性。 论文的实证部分展示了该算法在中国地壳运动观测网络的五个基准站的应用。通过对这些站点的高程数据进行分析，结果表明，新模型相比传统方法，具有更高的拟合优度，这意味着它能更好地揭示数据的内在变化模式，包括长期趋势和短时间内的波动，这对于地壳运动的研究具有重要意义。 这项研究不仅提供了 GNSS 数据处理的新方法，而且强调了精确探测和分析地壳运动中微小变化的重要性。这样的技术进步有助于科学家们更准确地预测地质灾害，提高地壳稳定性评估的精度，从而对地球科学研究和灾害预防工作产生积极影响。