顾及周期项时变性的极移预报方法研究

来源：大地测量与地球动力学杂志2025年第11期北京时间：

作者：周雨欣, 魏娜

单位：1 武汉大学测绘学院, 武汉市珞喻路129号, 430079,2 武汉大学卫星导航定位技术研究中心, 武汉市珞喻路129号, 430079

摘要：极移高精度预报对卫星实时定轨、深空探测器导航等应用至关重要。组合奇异谱分析(SSA)和加权最小二乘(WLS)两种顾及极移周期项时变性的预报模型, 并结合自回归(AR)模型, 证明SSA+WLS+AR模型对提高极移预报精度的有效性。在SSA+WLS+AR模型中, 分析探讨去均值处理、基础序列长度和加权方式对最终预报精度的影响。结果表明, 在X方向上, 使用“不进行去均值处理+50 a基础序列+倒数赋权”的模型组合可以获得精度最高的预报结果; 在Y方向上, 使用“去均值处理+50 a基础序列+倒数赋权”的模型组合可以获得精度最高的预报结果。当预报跨度为150~360 d时, SSA+WLS+AR模型的预报精度优于国际地球自转服务(IERS)提供的公报A的预报精度, 在X和Y方向上, 精度提升最大可以分别达到33%和26%。不同序列的预报结果表明, 使用C04 20序列时, 极移的第1天预报精度显著优于使用C04 14序列时的结果。

关键词：极移预报,奇异谱分析,加权最小二乘,自回归模型,极移观测序列

基金资助：国家自然科学基金(42174028),国家自然科学基金(42474030),国家自然科学基金(41774007)