北京地区GNSS垂向时序形变与环境负荷分析算法脚本产品系统

本项目针对测绘遥感与地学领域的长时间序列形变监测需求。在很多地学研究和工程监测中，GNSS观测数据会受到大气、水文等环境负荷因素的干扰，导致真实地表形变信号难以直接提取。本项目旨在通过数据建模与信号分析，从复杂观测值中剥离环境干扰，还原真实的物理形变规律，从而为地质灾害监测、城市地面沉降评估等提供高精度的数据支持。

1. 数据预处理模块： 对接入的GNSS原始坐标时间序列进行缺失值插补、粗差剔除和去趋势化处理，确保数据的稳定性与连续性。
2. 组合负荷改正模块： 建立针对大气、非潮汐海洋以及陆地水文的组合负荷模型，从垂向坐标观测值中扣除各类环境负荷效应，生成“改正后残差”。
3. 形变时序可视化模块： 基于Python/Matlab编程，批量生成基准站多分量（N、E、U）的去趋势残差对比图，直观展示改正前后的效果差异。
4. 周期特征提取模块： 引入交叉小波变换和小波相干谱技术，深入分析GNSS垂向坐标与环境负荷形变在时频域的共振周期及相位关系，挖掘潜在的物理联系。

1. 我负责的具体任务：
本人独立承担了该项目的全部工作，包括数据清洗、算法设计、代码编写调试、以及最终图表的产出。负责从原始GNSS坐标观测数据中提取有效信息，并主导了环境组合负荷改正模型的数据处理流程。

2. 技术栈与实现亮点、难点：

· 技术栈： Python, Matlab, Matplotlib 可视化库，交叉小波变换(XWT)与小波相干谱(WTC)算法，AI辅助编程工具。
· 实现亮点： 实现了多站、多分量（N/E/U）数据的批量自动化读取与图形输出，大幅缩短了数据处理周期。
· 难点攻克： 核心难点在于2011-2024年长时间序列中的数据存在大量缺失和噪声。我通过编写特定的插值算法和粗差剔除逻辑，成功还原了数据趋势，并结合小波分析解析出了形变与环境负荷的物理关联。

3. 交付优势：
熟练运用 AI 编程辅助工具，具备快速修改代码和兼容甲方新需求的能力，沟通成本低，能以“改到对为止”的态度完成甲方交付。