Method for of detecting short-term displacements of the Earth's surface by statistical analysis of GNSS time series

dc.citation.epage34
dc.citation.issue93
dc.citation.journalTitleГеодезія, картографія і аерофотознімання
dc.citation.spage27
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorТретяк, Корнилій
dc.contributor.authorБрусак, Іван
dc.contributor.authorTretyak, Kornyliy
dc.contributor.authorBrusak, Ivan
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-03-02T09:08:37Z
dc.date.available2023-03-02T09:08:37Z
dc.date.created2021-03-12
dc.date.issued2021-03-12
dc.description.abstractКороткотривалі 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.
dc.description.abstractShort-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.
dc.format.extent27-34
dc.format.pages8
dc.identifier.citationTretyak 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.
dc.identifier.citationenTretyak 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.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/istcgcap2021.93.027
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/57465
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Національного університету “Львівська політехніка”
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofГеодезія, картографія і аерофотознімання, 93, 2021
dc.relation.ispartofGeodesy, cartography and aerial photography, 93, 2021
dc.relation.referencesBlewitt, G., Kreemer, C., Hammond, W. C., & Gazeaux, J.
dc.relation.references(2016). MIDAS robust trend estimator for accurate GPS
dc.relation.referencesstation velocities without step detection. Journal of
dc.relation.referencesGeophysical Research: Solid Earth, 121(3), 2054–2068.
dc.relation.referencesBos, M., Fernandes, R., & Bastos, L. (2019). Hector user
dc.relation.referencesmanual version 1.7. 2.
dc.relation.referencesBrusak, I., & Tretyak, K. (2020, December). About the
dc.relation.referencesphenomenon of subsidence in continental Europe in
dc.relation.referencesDecember 2019 based on the GNSS stations data. In
dc.relation.referencesInternational Conference of Young Professionals
dc.relation.references“GeoTerrace-2020” (No. 1, p. 1–5). European
dc.relation.referencesAssociation of Geoscientists & Engineers.
dc.relation.referencesDach, R., Lutz, S., Walser, P., & Fridez, P. (2015).
dc.relation.referencesBernese GNSS software version 5.2.
dc.relation.referencesGeoterrace. Network of active permanent GNSS stations.
dc.relation.referenceshttps://geoterrace.lpnu.ua. (in Ukrainian).
dc.relation.referencesHe, X., Yu, K., Montillet, J. P., Xiong, C., Lu, T., Zhou, S.,
dc.relation.references... & Ming, F. (2020). GNSS-TS-NRS: An OpenSource MATLAB-Based GNSS Time Series Noise
dc.relation.referencesReduction Software. Remote Sensing, 12(21), 3532.
dc.relation.referencesMontillet, J. P., & Bos, M. S. (Eds.). (2019). Geodetic
dc.relation.referencesTime Series Analysis in Earth Sciences. Springer.
dc.relation.referencesSantamaría-Gómez, A. (2019). SARI: interactive GNSS
dc.relation.referencesposition time series analysis software. GPS solutions, 23(2), 1–6.
dc.relation.referencesSavchyn, I., Tretyak, K., Petrov, S., Zaiats, O., & Brusak, I.
dc.relation.references(2019, June). Monitoring of mine fields at Stebnyk potassium deposit area by a geodetic and geotechnical method. In First EAGE Workshop on Assessment of
dc.relation.referencesLandslide and Debris Flows Hazards in the Carpathians
dc.relation.references(No. 1, p. 1–5). European Association of Geoscientists &
dc.relation.referencesEngineers.
dc.relation.referencesTian Y. (2011). iGPS: IDL tool package for GPS position
dc.relation.referencestime series analysis. GPS Solution, 15(3), 299–303
dc.relation.referencesTretyak, K., Cranenbroeck, J., Balan A., Lompas, O., &
dc.relation.referencesSavchyn, I. (2014). A posteriori optimization of accuracy
dc.relation.referencesand reliability of active geodetic network for
dc.relation.referencesmonitoring the Dniester HPP. Geodesy, cartography
dc.relation.referencesand aerial photography. (79), 1–14 (In Ukrainian).
dc.relation.referencesTretyak, K., Savchyn, I., Zayats, O., Golubinka, Yu.,
dc.relation.referencesLompas, O., & Bisovetsky, Yu. (2017). Installation
dc.relation.referencesand maintenance of automated systems for control of
dc.relation.referencesspatial displacements of engineering structures of
dc.relation.referencesUkrainian hydroelectric power plants. Hydropower of
dc.relation.referencesUkraine, (1–2), 33–41 (In Ukrainian).
dc.relation.referencesWu, D., Yan, H., & Shen, Y. (2017). TSAnalyzer, a
dc.relation.referencesGNSS time series analysis software. Gps Solutions, 21(3), 1389–1394.
dc.relation.referencesenBlewitt, G., Kreemer, C., Hammond, W. C., & Gazeaux, J.
dc.relation.referencesen(2016). MIDAS robust trend estimator for accurate GPS
dc.relation.referencesenstation velocities without step detection. Journal of
dc.relation.referencesenGeophysical Research: Solid Earth, 121(3), 2054–2068.
dc.relation.referencesenBos, M., Fernandes, R., & Bastos, L. (2019). Hector user
dc.relation.referencesenmanual version 1.7. 2.
dc.relation.referencesenBrusak, I., & Tretyak, K. (2020, December). About the
dc.relation.referencesenphenomenon of subsidence in continental Europe in
dc.relation.referencesenDecember 2019 based on the GNSS stations data. In
dc.relation.referencesenInternational Conference of Young Professionals
dc.relation.referencesen"GeoTerrace-2020" (No. 1, p. 1–5). European
dc.relation.referencesenAssociation of Geoscientists & Engineers.
dc.relation.referencesenDach, R., Lutz, S., Walser, P., & Fridez, P. (2015).
dc.relation.referencesenBernese GNSS software version 5.2.
dc.relation.referencesenGeoterrace. Network of active permanent GNSS stations.
dc.relation.referencesenhttps://geoterrace.lpnu.ua. (in Ukrainian).
dc.relation.referencesenHe, X., Yu, K., Montillet, J. P., Xiong, C., Lu, T., Zhou, S.,
dc.relation.referencesen... & Ming, F. (2020). GNSS-TS-NRS: An OpenSource MATLAB-Based GNSS Time Series Noise
dc.relation.referencesenReduction Software. Remote Sensing, 12(21), 3532.
dc.relation.referencesenMontillet, J. P., & Bos, M. S. (Eds.). (2019). Geodetic
dc.relation.referencesenTime Series Analysis in Earth Sciences. Springer.
dc.relation.referencesenSantamaría-Gómez, A. (2019). SARI: interactive GNSS
dc.relation.referencesenposition time series analysis software. GPS solutions, 23(2), 1–6.
dc.relation.referencesenSavchyn, I., Tretyak, K., Petrov, S., Zaiats, O., & Brusak, I.
dc.relation.referencesen(2019, June). Monitoring of mine fields at Stebnyk potassium deposit area by a geodetic and geotechnical method. In First EAGE Workshop on Assessment of
dc.relation.referencesenLandslide and Debris Flows Hazards in the Carpathians
dc.relation.referencesen(No. 1, p. 1–5). European Association of Geoscientists &
dc.relation.referencesenEngineers.
dc.relation.referencesenTian Y. (2011). iGPS: IDL tool package for GPS position
dc.relation.referencesentime series analysis. GPS Solution, 15(3), 299–303
dc.relation.referencesenTretyak, K., Cranenbroeck, J., Balan A., Lompas, O., &
dc.relation.referencesenSavchyn, I. (2014). A posteriori optimization of accuracy
dc.relation.referencesenand reliability of active geodetic network for
dc.relation.referencesenmonitoring the Dniester HPP. Geodesy, cartography
dc.relation.referencesenand aerial photography. (79), 1–14 (In Ukrainian).
dc.relation.referencesenTretyak, K., Savchyn, I., Zayats, O., Golubinka, Yu.,
dc.relation.referencesenLompas, O., & Bisovetsky, Yu. (2017). Installation
dc.relation.referencesenand maintenance of automated systems for control of
dc.relation.referencesenspatial displacements of engineering structures of
dc.relation.referencesenUkrainian hydroelectric power plants. Hydropower of
dc.relation.referencesenUkraine, (1–2), 33–41 (In Ukrainian).
dc.relation.referencesenWu, D., Yan, H., & Shen, Y. (2017). TSAnalyzer, a
dc.relation.referencesenGNSS time series analysis software. Gps Solutions, 21(3), 1389–1394.
dc.relation.urihttps://geoterrace.lpnu.ua
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2021
dc.subjectкороткотривалі геодинамічні зміщення
dc.subjectчасові серії GNSS станцій
dc.subjectстатистичний аналіз
dc.subjectвисотний зсув
dc.subjectShort-term geodynamic displacements
dc.subjectGNSS time series
dc.subjectstatistical analysis
dc.subjectaltitude displacements
dc.subject.udc528.22
dc.subject.udc551.242
dc.titleMethod for of detecting short-term displacements of the Earth's surface by statistical analysis of GNSS time series
dc.title.alternativeМетод виявлення короткотривалих зміщень земної поверхні за статистичним аналізом часових серій ГНСС станцій
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2021n93_Tretyak_K-Method_for_of_detecting_short_27-34.pdf
Size:
557.81 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2021n93_Tretyak_K-Method_for_of_detecting_short_27-34__COVER.png
Size:
541.43 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.81 KB
Format:
Plain Text
Description: