Method for of detecting short-term displacements of the Earth's surface by statistical analysis of GNSS time series
Date
2021-03-12
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Lviv Politechnic Publishing House
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Короткотривалі геодинамічні зміщення земної поверхні сьогодні недостатньо вивчені, адже їх однозначна
ідентифікація є досить складною задачею. Такі геодинамічні процеси можна помітити, розглядаючи ряди спостережень
GNSS станцій тривалістю до 2 місяців, а при порівнянні річних рядів ці зміщення координат візуально
практично непомітні. З метою пошуку таких короткотривалих геодинамічних зміщень земної поверхні у цій
роботі розроблений метод їх виявлення за статистичним аналізом часових серій GNSS станцій. Запропонований
метод, який полягає у пошуку ковзаючих кореляційних і коваріаційних зв’язків між часовими рядами двох
GNSS станцій за короткі періоди, що зміщуються вздовж усієї часової серії. Такий підхід дозволяє за виділенням
аномальних зміщень окремих GNSS станцій показати характер зміщень на усій досліджуваній території.
Високий коефіцієнт кореляції між рядами станцій свідчить про наявність одночасних та однакових за абсолютною
величиною зміщень. Високе значення коваріації свідчить про синхронність та однонаправленість таких зміщень.
У результаті за представленою методикою досліджено часові ряди 8-ми GNSS станцій мережі Geoterrace
за період з кінця 2017 до початку 2021 року. Досліджено ймовірний аномальний висотний зсув на цій території
на момент 185 дня 2018 року. За результатами опрацювання GNSS станцій побудовано карти просторового
розподілу коефіцієнтів кореляції та коваріації. Запропоновану методику доцільно вдосконалювати та застосувати
для дослідження кінематичних процесів на територіях з густою мережею GNSS станцій та тривалими
часовими рядами спостережень. Це можуть бути GNSS мережі, призначені для моніторингу великих інженерних об’єктів, таких як ГЕС, ГАЕС.
Short-term geodynamic displacements of the Earth's surface are studied insufficiently because the unambiguous identification of such geodynamic processes is quite a difficult task. Short-term geodynamic processes can be observed by considering GNSS time series lasting up to 2 months. The coordinate displacements are visually almost unnoticeable comparing annual time series. In this work, an algorithm based on the results of statistical analysis of time series of several GNSS stations on purpose to find simultaneous displacements of the Earth's surface is developed. Authors propose a method for detecting short-term displacements based on sliding correlation and covariance interrelationships between the time series of two GNSS stations for short periods, which are shifted along with the entire time series. The approach allows showing the characteristic of the displacements throughout the study area based on the selection of anomalous displacements of selected GNSS stations. The high correlation coefficient between the periods of stations indicates the presence of simultaneous and identical in absolute value offsets. The high value of covariance indicates the synchronicity and unidirectionality of such displacements. As a result, the time series of 8 GNSS stations of the Geoterrace network for the period from the end of 2017 to the beginning of 2021 are studied according to the presented method. The anomalous altitude displacements in the region for the epoch of 185th day of 2018 and 20 days period is investigated. Based on the processing, maps of the spatial distribution of correlation and covariance coefficients are constructed. The proposed method could be improved and applied to the study of kinematic processes in areas with a dense network of GNSS stations with long time series similarly GNSS networks for monitoring of large electricity produced objects such as HPPs and PSPs.
Short-term geodynamic displacements of the Earth's surface are studied insufficiently because the unambiguous identification of such geodynamic processes is quite a difficult task. Short-term geodynamic processes can be observed by considering GNSS time series lasting up to 2 months. The coordinate displacements are visually almost unnoticeable comparing annual time series. In this work, an algorithm based on the results of statistical analysis of time series of several GNSS stations on purpose to find simultaneous displacements of the Earth's surface is developed. Authors propose a method for detecting short-term displacements based on sliding correlation and covariance interrelationships between the time series of two GNSS stations for short periods, which are shifted along with the entire time series. The approach allows showing the characteristic of the displacements throughout the study area based on the selection of anomalous displacements of selected GNSS stations. The high correlation coefficient between the periods of stations indicates the presence of simultaneous and identical in absolute value offsets. The high value of covariance indicates the synchronicity and unidirectionality of such displacements. As a result, the time series of 8 GNSS stations of the Geoterrace network for the period from the end of 2017 to the beginning of 2021 are studied according to the presented method. The anomalous altitude displacements in the region for the epoch of 185th day of 2018 and 20 days period is investigated. Based on the processing, maps of the spatial distribution of correlation and covariance coefficients are constructed. The proposed method could be improved and applied to the study of kinematic processes in areas with a dense network of GNSS stations with long time series similarly GNSS networks for monitoring of large electricity produced objects such as HPPs and PSPs.
Description
Keywords
короткотривалі геодинамічні зміщення, часові серії GNSS станцій, статистичний аналіз, висотний зсув, Short-term geodynamic displacements, GNSS time series, statistical analysis, altitude displacements
Citation
Tretyak K. Method for of detecting short-term displacements of the Earth's surface by statistical analysis of GNSS time series / Kornyliy Tretyak, Ivan Brusak // Geodesy, cartography and aerial photography. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — No 93. — P. 27–34.