Sabit Gps İstasyonları Zaman Serileri Analizinden Yararlanarak Kampanya Tipi Gps Ölçülerinin Hızlarının İyileştirilmesi

Abstract

Kampanya tipi GPS gözlemleri kullanıcıya elindeki alıcı sayısından daha fazla sayıda noktada gözlem yapma imkânı vererek ölçü bölgesinin daha yüksek konumsal çözünürlükle izlenmesine olanak sağlamaktadır. Diğer taraftan, kampanya tipi veriler zamansal olarak seyrektirler ve doğrusal olmayan yer hareketlerini veya her yeni kampanya gözleminde oluşabilecek küçük sıçramaları tespit edemeyecek kadar yetersizdirler. Bu çalışmada; sabit GPS istasyonları zaman serileri analizi ile hesaplanan periyodik etkilerin kampanya tipi ölçülerle elde edilen hızlara düzeltme olarak getirilerek daha gerçekçi hıza ulaşılması için uygun modeller ve kampanya çözümünden elde edilen hızların iyileştirilmesi için bir yaklaşımın elde edilmesi araştırılmıştır. GPS zaman serilerinin stokastik gürültü özelliklerini araştırmak amacıyla; En Büyük Olabilirlik Analizi (EBOK) yapılmıştır. GPS zaman serileri, çeşitli gürültü modelleri ile test edilerek, test verisi olarak seçilen istasyonlara ait en uygun modelin Beyaz Gürültü ve Kırpışma Gürültüsünün birleşimi olduğu görülmüştür. Zaman serileri içindeki anlamlı sinyallerin frekanslarını ve genliklerini istasyon bazında hesaplamak amacıyla GPS zaman serilerine, boşluklu veriler için oldukça uygun bir yöntem olan Lomb-Scargle algoritması uygulanmıştır. Senelik ve altı aylık etkilerin, hem deformasyon ölçüleri hem de TUTGA hızlarına nasıl ilave edilebileceğine dair bir algoritma geliştirilerek, kampanya tipi ölçülerden elde edilen hız alanının iyileştirilmesi için bir yöntem önerilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara ilişkin bir değerlendirme yapılarak, Türkiye genelinde ve bölgesel olarak nasıl uygulanabileceğine ilişkin yatay ve düşey hızlar için bir değerlendirme yapılmıştır.

Campaign type GPS measurements provide higher resolution spatial monitoring of region by supplying to the observer more station than of his receiver number. On the other hand, campaign type measurements return baseline measurements with very coarse temporal sampling. In this study, an algorithm is investigated to receive more accurate velocity field and improve velocity obtained from campaign type GPS measurements by adding corrections to the velocities via utilizing time series analysis of continuous GPS stations. Maximum Likelihood Estimation (MLE) was applied to investigate stochastic noise properties of GPS time series. Time series were tested by different noise models, and a combination of white noise+flicker noise was found best describing model. Lomb-Scargle algorithm which is suitable for unequally spaced time series, was applied to investigate the amplitudes and frequencies of dominant signals on a station by station basis. An algorithm is suggested how to apply annual and semi-annual effects in order to improve both deformation measurements and TNFGN velocities. An assessment is given to evaluate the results obtained from this study on how to apply both locally and in the vicinity of Turkey for horizontal and vertical velocity fields.