基于LS+AR模型的极移预报及其周期项影响分析

孙张振，徐天河，范朋飞

(1．长安大学地质工程与测绘工程学院，陕西西安710054;2．地理信息工程国家重点实验室，陕西西安710054;3．西安测绘研究所，陕西西安710054)

一、引 言

地球的自转运动表征着地球整体的运动状况，由地球各圈层地核、地幔地壳和大气之间的相互作用引起的，可用地球定向参数(earth orientation para meters，EOP)描述[1]。EOP 包括 3 部分：① 章动和岁差;② 极移;③ 日长变化。其中，极移是表征地球运动的重要参数，它用来描述地球瞬时自转轴在地球本体的运动而导致地球极点在地球表面上的位置发生缓慢变化的现象。高精度的极移观测和预测数据对于天球参考框架和地球参考框架具有重要意义，是提高空间导航定位技术精度的必要部分。针对极移的预报，国内外许多学者建立了各种预报模型对其进行研究、预报和监测[2-8]。总的来说，这些模型大部分是将极移分为有规律的确定性部分和无规律的随机性部分，即首先利用最小二乘方法(least squares，LS)来拟合极移时间序列中的趋势项，这些有规律的确定性部分包括极移的长期趋势(LT)、钱德勒摆动(CW)、周年摆动(AW)和半周年摆动(SAW)，并对其进行外推预测;然后利用AR 模型[6]、

ARMA模型或者人工神经网络[9]等确定性或者随机性模型对其残差部分进行预测，最后得到预报的极移结果。在上述预测方法中，利用最小二乘方法拟合其趋势项时，国内外学者在周期项的具体数值上虽大体一致但普遍不同，国外学者在钱德勒周期中选择在433～435 d之间较多。国内学者如许……