中國大陸構造環境監測網絡基準站多路徑效應影響因素淺析

邵銀星 李 瑜 王 坦 祝 杰 劉洋洋

（中國北京100045 中國地震臺網中心）

0 引言

由中國地震局牽頭實施的“中國地殼運動觀測網絡工程項目”（簡稱網絡工程）作為“九五”期間國家重大科學基礎設施，以服務地震預報為主要目標，兼顧大地測量與國防建設需求。后續建成的中國大陸構造環境監測網絡（簡稱陸態網絡），將中國大陸CNSS連續基準站由27 個增加到260 個，區域流動觀測站由1 000 個擴展到2 000 個（王坦等，2021），為我國地學研究提供了大量觀測資料。

陸態網絡自建成以來整體運行良好，并且開展定期巡檢以保障設備持續高效的穩定運行。目前，大部分基準站已連續觀測10 年以上，部分達20 年以上。在整體數據完整率達到95%的基礎上，為進一步保證觀測數據質量，對近10 年連續觀測站數據，采用TEQC（Translation、Editing、Quality Checking）軟件進行質量檢驗。在對計算結果進行分類統計的過程中發現，多路徑效應存在區域性特征，對形成原因進行基本假設與初步驗證，為建站選址和觀測環境監測工作提供參考。

1 多路徑效應原理及計算方法

地面站接收的衛星信號除直射信號外，還包括經接收機天線周圍物體反射的部分信號。反射信號的傳播方向、振幅、極化以及相位等特征會發生改變，與直射信號干涉后產生疊加，從而引起時間或相位延遲，使觀測值偏離其真值而產生誤差的現象稱為多路徑效應，產生的誤差也稱多路徑誤差（Multipath Error）。

根據電磁波反射理論，可將由反射體引起的多路徑效應分為2 類：反射多路徑效應（或稱鏡面多路徑）和散射多路徑效應（袁林果等，2004）。散射多路徑效應對信號的跟蹤和量測的影響較小，因此多針對反射多路徑效應開展研究。在一般反射條件下，多路徑效應對偽碼測距的影響不超過一個碼元寬度（米級，本文中用mp1、mp2 表示），對載波相位測距的影響不超過1/4 載波波長（厘米級，本文中用MP1、MP2 表示加以區分，且MP1 ＜＜mp1，MP2 ＜＜mp2）。

文中分析數據主要用到由UNAVCO Facility 研制的TEQC 軟件（http://facility.unavco.org/software/teqc/teqc.html），是目前在GNSS 數據預處理中使用廣泛的軟件之一。數據質量檢驗（Quality Checking）作為該軟件的核心功能，主要利用雙頻觀測數據來計算數據完整性、電離層延遲、多路徑效應、信噪比等可用以評價數據質量的指標。

提取偽距觀測的多路徑效應常采用多路徑組合法（The multipath combination，MPC），即利用一個單頻偽距觀測值和一對雙頻載波相位觀測值，實現對單個頻點偽距多路徑誤差與觀測噪聲的估計。鑒于對流層誤差、鐘差、相對論效應等對偽距與載波觀測的影響相同，電離層誤差影響與信號頻率相關，且對相同頻點的偽距與載波觀測影響大小相同、方向相反，而多路徑效應對2 種觀測的影響程度不同。

（1）偽距觀測簡化方程為

式中，P1、P2為對應頻點的偽距觀測值，I1、I2為對應電離層延遲。

（2）載波相位觀測簡化方程為

式中，L1、L2為對應頻點相位觀測，N1、N2為對應相位模糊度。

消去偽距與載波相位觀測之間相同影響因素，求得mp1，公式如下

利用雙頻觀測值消除電離層延遲：

代入式（3），可得

通常，常數部分取前50 個歷元的平均值，扣除常數項，得到mp1 最終表達式，公式如下

同理，得mp2，表達式如下

利用該估計方法計算所得多路徑誤差包含部分觀測噪聲，結果在一定程度上會放大多路徑效應的影響（朱響，2017）。由式（7）、（8）可知，若排除觀測噪聲影響，mp1、mp2 計算結果只與信號頻點相關，因此mp1、mp2 值可用以研究觀測噪聲（多由觀測環境變化引起）的大小。

2 多路徑效應的區域性特征

使用中國GNSS 基準站2010—2020 年觀測數據，整理發現，其中平均數據質量較高的臺站具有某些區域性特征，排除特殊條件對數據質量的干擾，基本確保文中所描述數據特征非偶然誤差造成。以 BJYQ 站、GSDH 站、GSMA 站和GSWD 站觀測數據為例，繪制mp1、mp2 時序曲線，結果見圖1、圖2、圖3、圖4。

由圖1、圖2 可見，2 條時序曲線呈互相交織的狀態。而在圖3、圖4 中，2 條時序曲線之間出現一個相對穩定的常數差值，因此引入Δmp 表示系統差異。在圖1、圖2 中，Δmp 均值近0 且變化幅度較小，而圖3、圖4 中的Δmp 值則有一個系統性抬升。這種大量且持續出現的系統性差異非偶發因素所致，應考慮觀測條件（反射、遮擋）以及區域特征（氣候、地形等）持續影響的可能。

圖1 BJYQ 站mp1、mp2 時序曲線及Δmp 時序曲線Fig.1 mp1,mp2 time series curves and Δmp time series curve of BJYQ Station

圖2 GSDH 站mp1、mp2 時序曲線及Δmp 時序曲線Fig.2 mp1,mp2 time series curves and Δmp time series curve of GSDH Station

圖3 GSMA 站mp1、mp2 時序曲線及Δmp 時序曲線Fig.3 mp1,mp2 time series curves and Δmp time series curve of GSMA Station

圖4 GSWD 站mp1、mp2 及Δmp 時序曲線Fig.4 mp1,mp2 time series curves and Δmp time series curve of GSWD Station

2 幾種影響因素的假設與分析

2.1 觀測環境影響

一般，水面、鹽堿灘、玻璃幕墻等光滑表面對信號的反射強烈，而樹木則會造成原始信號嚴重衰減，由于接收機天線接收不到過度衰減信號造成遮擋現象。因此，對于存在水面反射及植被遮擋2 種常見情況的基準站，對觀測數據mp1、mp2 及Δmp 時序曲線進行分析，并加入箱圖直觀表現數據的離散分布，以便識別數據異常值和偏向。據調研，XIAG 站、SDQD 站、LNHL 站均建在臨海位置，GDST 站、GXGL 站、XJKL 站均出現接收機天線被高大樹木遮蔽的情況。選取此6 個基準站2010—2020 年觀測數據（其中XJKL 站為2011—2020 年觀測數據），據以上步驟，分析所受水面和樹木的影響，結果見圖5—圖10。

2.1.1水面反射。（1）XIAG 站。由圖5 可見，XIAG 站更換R9 接收機后，偽距多路徑影響從亞米級下降到分米級；Δmp 箱圖波動范圍縮小、異常值減少，計算結果接近圖1—圖4 所示觀測條件良好的基準站，初步認為，硬件升級可起到提高數據質量的效果。

圖5 XIAG 站mp1、mp2 時序曲線及Δmp 時序曲線與箱圖Fig.5 mp1,mp2 time series curves,Δmp time series curve and box diagram of XIAG Station

（2）SDQD 站。SDQD 站臨海，前期水面反射對觀測數據質量幾乎無影響，2019 年后，受基準站遷移，觀測設備移動的影響，數據曲線出現波動明顯的階躍（圖6），可排除水面反射所致多路徑效應影響。

圖6 SDQD 站mp1、mp2 時序曲線及Δmp 時序曲線與箱圖Fig.6 mp1,mp2 time series curves,Δmp time series curve and box diagram of SDQD Station

（3）LNHL 站。作為臨海基準站，LNHL 站觀測數據多路徑效應平均水平及波動程度均呈穩定狀態，但2010—2011 年連續觀測資料較少。由圖7 可見，在2016 年接收機天線更換造成當年異常值增加，后恢復正常。可能存在水面反射影響的基準站數據多路徑效應基本維持在亞米級，結果接近觀測環境良好的基準站。因此，水面（湖、海）反射并非引起陸態網絡基準站多路徑效應的主要因素。

圖7 LNHL 站mp1、mp2 時序曲線及Δmp 時序曲線與箱圖Fig.7 mp1,mp2 time series curves,Δmp time series curve and box diagram of LNHL Station

2.1.2植被遮擋。與水面反射影響可忽略不同，植被遮擋對GNSS 數據精度的影響可達米級，且數據波動更大，更難歸納統計規律。但此類影響可通過修剪接收機天線周圍植被予以解決，如GDST 站，觀測數據受樹木影響明顯，植被修剪后數據精度得以提升，見圖8。

圖8 GDST 站mp1、mp2 及Δmp 時序曲線與箱圖Fig.8 mp1,mp2 time series curves,Δmp time series curve and box diagram of GDST Station

鑒于植被生長特點，修剪并不能根除植被遮擋影響的問題。如GXGL 站，在2013 年接收機天線周圍植被被修剪后，多路徑效應明顯降低，但經2 年的生長周期，樹木基本恢復原貌，對數據的影響增大，見圖9。XJKL 站地處北疆，屬溫帶大陸性氣候，干旱少雨，植被類型與地處亞熱帶季風氣候的GDST 站和GXGL 站區別較大，且植被生長對信號的遮擋呈逐年增強趨勢（圖10），對其Δmp 值進行傅里葉擬合（圖11），且擬合曲線的周期基本符合當地落葉植物的生長規律（年周期）。

圖9 GXGL 站mp1、mp2 及Δmp 時序曲線與Δmp 箱圖Fig.9 mp1,mp2 time series curves,Δmp time series curve and box diagram of GXGL Station

圖10 XJKL 站mp1、mp2、Δmp 時序曲線與Δmp 箱圖Fig.10 mp1,mp2 time series curves,Δmp time series curve and box diagram of XJKL Station

圖11 XJKL 站Δmp 傅里葉擬合Fig.11 The Δmp Fourier fitting curve of XJKL Station

對全國基準站數據質量檢驗結果進行分類統計，初步認為植被遮擋是目前影響GNSS觀測數據質量的主要因素。若保證陸態網絡觀測站數據質量維持在較高水平，需最長以2年為周期進行植被的修剪、維護。

2.1.3影響結果。綜合圖5—圖10 的結果，水面對基準站多路徑效應的影響較小，植被遮擋對Δmp 的影響主要體現在異常值增加，但均不會造成圖3、圖4 所示差異現象，需進一步考慮可以持續對觀測數據造成影響的環境因素。

2.2 AW3D30 數據集與地形起伏

AW3D30（ALOS World 3D-30 m）是由日本宇宙航空研究開發機構（JAXA）公開免費發布的數字表面模型（DSM，Digital Surface Model）數據集。水平分辨率約為30 m，在小范圍研究中應用價值較高。經驗證的高程精度為5.0 m，不同土地覆蓋類型對高程精度有不同程度的影響，總體上，林地影響較大，人造地表影響較小。整體上，在坡度小于5°的地區，AW3D30 數據集精度較高，甚至優于其發布的5.0 m 指標。雖然該數據集在中國境內西南區域存在條狀無效數據，沿海區域有一定數據缺失（袁小棋等 2018），但在目前公開版的全球DSM 數據產品中，仍具有分辨率高、覆蓋度廣的優勢，依然可以作為科學研究中地形參考數據源。

結合圖1—圖4 的結果，以BJYQ、GSDH、GSMA、GSWD 站為中心4 km×4 km 范圍的DSM 數據為依據，繪制格網圖形，結果見圖12，直觀可見，mp1 和mp2出現系統差異的臺站周圍地勢起伏變化更明顯，據此分析地勢條件對多路徑效應產生影響的可能。

圖12 BJYQ、GSDH、GSMA、GSWD 站4 km×4 km 范圍DSM 與格網圖Fig.12 4 km×4 km range DSM and grid diagram of BJYQ,GSDH,GSMA and GSWD stations

地勢起伏度可作為劃分地貌類型的重要指標（涂漢明，1991），引入地勢起伏度以定量描述基準站周圍地形特征。使用前文中10 個觀測站周圍DSM 數據，以觀測站位置為中心劃分7 個范圍：60 m×60 m、120 m×120 m、240 m×240 m、480 m×480 m、960 m×960 m、1 920 m×1 920 m、4 000 m×4 000 m，分別計算以上不同區域范圍內地勢起伏程度。統計各個范圍尺度計算結果之間的相關程度見圖13（a），對照P值（P-value）檢驗計算結果[圖13（b）]。P值較小可排除相關性是由取樣誤差造成的偶然結果，故采用該方法計算所得地勢起伏具有一定統計學意義。

圖13 7 個不同區域范圍地形起伏之間的相關系數與對應P 值計算結果Fig.13 Correlation coefficients and P values of topographic fluctuations across 7 different regions

針對Δmp 存在的系統差異，嘗試分析其與基準站周圍地勢起伏是否存在關聯。將上述10 個觀測站Δmp 值按地勢起伏計算所用距離范圍分類統計，結果見圖14。圖中縱坐標軸表示地勢起伏度，橫坐標軸是不同基準站的Δmp 值，7 個地勢起伏計算范圍的結果以顏色區塊加以區分。由圖14 可見，最小二乘擬合曲線基本與地勢本身相關性規律相吻合，即以960 m 計算結果為界，480 m（含）以內距離計算結果呈現強相關性，960 m（含）以外距離計算結果呈較強相關。所有計算結果均顯示Δmp 值與地勢起伏度存在一定正相關性。

圖14 Δmp 值與不同計算距離地勢起伏的相關性分析Fig.14 Correlation analysis between the value of Δmp and topographic fluctuations of different ranges of distance

3 討論與結論

通過對2010—2020 年全國連續觀測基準站數據質量檢驗結果的分類分析，結合對周圍地勢起伏特征的定量分析，得到以下初步結論：

水面反射對基準站數據質量的影響變小，而植被遮擋相應成為造成多路徑效應從而降低數據質量的首要因素。結合多個受植被影響的基準站多路徑誤差計算結果以及樹木生長周期，需以2 年為周期對接收機天線周圍植被進行修剪維護，一定程度上增加了基準站運維成本和難度，因此在建站選址和日常監測中應重點關注。除接收機天線周圍觀測環境的優劣決定了多路徑效應的強弱外，硬件更換過程對多路徑效應也會產生較大影響，因此數據處理時應考慮標記硬件變化，在數據應用中適當剔除更換硬件前后的觀測數據。

多路徑效應作為一種時空環境效應，與衛星相對位置、測站周圍地物位置、地物反射性質等環境因素密切相關。通過對全國連續觀測基準站數據質量檢驗結果進行分類，在受誤差干擾較小的數據結果中發現，某些地區的mp1 與mp2 曲線之間出現系統性差異，但常見誤差源基本不會造成上述現象，從地勢起伏度進行分析，發現其大小與mp1 與mp2之間出現的系統性差異存在一定正相關性，但是否為直接聯系尚需更多實測數據驗證。其他地域特征（如：氣候等）也可作為后續研究對象，用以進一步完善建站選址方案，也為后續進行觀測數據質量分析提供參考依據。