何玉童,汪 劍,李宏祥
(上海華測導(dǎo)航技術(shù)股份有限公司,上海 201702)
近20年來,針對地質(zhì)災(zāi)害滑坡的研究,進(jìn)入了一個空前活躍時期,監(jiān)測手段和方法也越來越自動、智能。大部分的自動化監(jiān)測手段,仍然需要基準(zhǔn)點。有很多文獻(xiàn)給出了滑坡點的數(shù)據(jù)分析,但是基準(zhǔn)點變化容易被大家忽視。
常規(guī)的基準(zhǔn)點變化通常采用定期人工監(jiān)測的方式,采集一段時間內(nèi)的觀測數(shù)據(jù),聯(lián)測附近的已知點。因為已知點通常比較老舊,效果不是特別理想。也有一些學(xué)者通過GAMIT/GLOBK、Bernese進(jìn)行解算[1-3],但是對使用者的技術(shù)水平要求很高,所以使用范圍有限。
開發(fā)基于北斗的自動化超長基線處理軟件CLBPE1.0,通過自動聯(lián)測IGS(International GPS Service)站點,給出基準(zhǔn)點的空間三維坐標(biāo),針對原有的后處理模塊處理長基線(100~2 000 km)時誤差消除不徹底的問題,進(jìn)行算法改進(jìn),采用新的數(shù)學(xué)模型(軌道模型與觀測模型),改進(jìn)誤差改正、周跳探測與修復(fù)以及模糊度解算策略,能夠處理長達(dá)2 000 km的基線,并且精度與GAMIT、Bernese相當(dāng);軟件的圖形化界面更方便操作,在滑坡監(jiān)測等領(lǐng)域具有非常好的應(yīng)用前景。
國內(nèi)外主要的GNSS處理軟件對中長基線(100 km以內(nèi))的處理可以滿足精度需求,但是對于長基線甚至超長基線(100~2 000 km)就無法讓用戶滿意,例如Trimble的TBC軟件對于較長基線的處理,與Bernese的解算結(jié)果仍然相差較大。
CLBPE1.0作為一款專門用于長基線解算的軟件,主要用于高等級控制網(wǎng)、IGS聯(lián)測、CORS(Continuously Operating Reference Stations)網(wǎng)位移監(jiān)測等不同領(lǐng)域中,可為地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測提供基準(zhǔn)的變化監(jiān)測。
軟件分為交互層、數(shù)據(jù)層、預(yù)處理層、解算層,總體結(jié)構(gòu)見圖1。
圖1 系統(tǒng)框架圖Fig.1 Frame diagram of system
交互層:主要用于人機交互,用戶可打開網(wǎng)頁,選擇IGS站,并上傳基準(zhǔn)點的觀測數(shù)據(jù);
數(shù)據(jù)層:將客戶上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,得到星歷、載波相位等數(shù)據(jù);
預(yù)處理層:通過周跳探測對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,單點定位和基線形成,為解算層提供支撐;
解算層:通過誤差改正、線性化、參數(shù)估計、模糊度解算,最終得出解算的結(jié)果,解算層在運算過程中調(diào)用了預(yù)處理層的結(jié)果。
(1)軌道模型精化技術(shù)
通過對精密軌道進(jìn)行基于衛(wèi)星物理運動模型的擬合[4],對衛(wèi)星運動方程、變分方程進(jìn)行數(shù)值積分來擬合軌道,并計算初始軌道的根數(shù)、多項式系數(shù)以及軌道偏導(dǎo)數(shù)(導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)主要是對光壓的偏導(dǎo)數(shù)、Y軸加速度等)。為獲取精確的軌道模型,考慮了各種攝動力影響,其中與引力、潮汐相關(guān)的力根據(jù)模型系數(shù)來計算,光壓、Y軸加速度(低軌衛(wèi)星還要考慮大氣阻力)使用是經(jīng)驗?zāi)P蛠磉M(jìn)行評估。
(2)誤差改正
通常會將誤差分為三大類,即衛(wèi)星相關(guān)的誤差、傳播路徑相關(guān)的誤差以及與測站(或接收機)相關(guān)的誤差[1](圖2)。
圖2 誤差的分類Fig.2 Classification of errors
對于海潮、固體潮、大氣潮等保守力模型,使用模型來改正。而對流層、電離層等誤差,采用了經(jīng)驗?zāi)P?或是格網(wǎng)模型),并在改正后進(jìn)一步采用參數(shù)估計(如天頂對流層以及水平梯度、鐘差參數(shù)等)和觀測值組合。
(3)模糊度處理
對于中長距離的基線,一般使用無電離層組合LC,可以消除電離層一階項的延遲,但是組合后的模糊度不再具有整數(shù)特性,本軟件引入WL(寬巷)模糊度解,因WL的波長達(dá)到86 cm,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于電離層、對流層的誤差,在模糊度固定上取得良好的效果。固定了WL模糊度以后,再確定窄巷NL模糊度,從而得到L1、L2的整數(shù)模糊度[5]。
本軟件采用荷蘭Delft大學(xué)的Teunissen教授提出的LAMBDA方法進(jìn)行模糊度搜索,基于整數(shù)最小二乘求解的原理,利用整數(shù)變換將協(xié)方差矩陣進(jìn)行矩陣分解,從而降低模糊度分量之間的相關(guān)性,提高了搜索的效率。
選取北京房山的IGS點做為基準(zhǔn)點,長春的IGS站點(CHAN)作為待計算坐標(biāo),基線距離大約1 000 km。與長春IGS已知坐標(biāo)誤差在2 mm以內(nèi)(表1)。
表1 與已知點比較Table 1 Comparison with the given point
本文選取了蘭州海石灣礦業(yè)的基準(zhǔn)點作為待測坐標(biāo),以北京房山IGS站為基準(zhǔn),基線長度約為1 000 km,分別計算了Bernese和本軟件的結(jié)果,坐標(biāo)最大的為Z方向,為1.5 mm,其余均小于1 mm,結(jié)果見表2。
表2 與Bernese比較Table 2 Comparison with base points in Bernese
本文選取了南水北調(diào)中線河南淅川段干渠監(jiān)測項目的基準(zhǔn)點BDZA的數(shù)據(jù)做試驗,數(shù)據(jù)從2018年4月至2018年10月份共計180天左右,每天出一組坐標(biāo)。數(shù)據(jù)解算過程中,軟件自動聯(lián)測北京房山的IGS站點,基線距離約為1 000 km。從圖3可以看出,該點在X方向上,有明顯的滑動趨勢,平均速率為-10 mm/a,滑動漸趨平穩(wěn);Y、Z方向上則未見明顯滑動。數(shù)據(jù)結(jié)果見圖3。
圖3 數(shù)據(jù)變化曲線圖Fig.3 Variation curve of data
超長基線解算能夠根據(jù)用戶上傳的Rinex文件,自動下載IGS站點的數(shù)據(jù),計算出高精度的三維坐標(biāo),使得滑坡基準(zhǔn)點監(jiān)測精度優(yōu)于3 mm,與常規(guī)Bernese軟件精度相當(dāng),且基于此算法的軟件界面簡單易用,在地質(zhì)災(zāi)害,滑坡應(yīng)急救援等領(lǐng)域的基準(zhǔn)點監(jiān)測方面有較好的應(yīng)用前景。