以天山构造带区域为例，分别用精密水准和GNSS给出地壳形变垂直运动速率矢量图，对其差异及差异形成的原因进行深入分析和探讨，并基于优势互补原则，给出二者融合的形变图像。根据多年研究经验认为，该方法得到的垂直形变图在强震中长期预测中具有较为重要的应用价值。

提出一种矿山地表时序三维多量级形变重建方法。首先利用单轨道OT和DInSAR技术提取LOS向非连续的多量级形变；再结合形变先验融合模型和概率积分法构建矿山三维多量级形变重建模型；最后以神东大柳塔矿山52303工作面为研究对象，对覆盖研究区的6对高分辨率TerraSAR-X数据进行时序处理，获取长时间序列的矿山地表三维多量级形变监测结果。与水准测量结果对比发现，该方法与水准测量结果形变趋势一致，垂直向、东西向和南北向的均方根误差（RMSE）分别小于0.188 0 m、0.224 3 m和0.207 4 m。该方法不仅能准确测量矿山地表三维多量级形变，还能精细反演矿山地表沉降漏斗边缘到中心的形变特征。

利用Sentinel-1雷达卫星影像，探讨InSAR技术作为水闸垂直位移变形监测辅助手段的可行性。结果表明，InSAR技术与水准测量相比，两种方法得到的水闸垂直位移变化趋势基本一致；InSAR测量结果具有可信性，后续可进一步推广应用。

选用中国地壳运动观测网络（CMONOC）在东北地区2012~2019年的GNSS观测数据，建立东北稳定参考框架（NEChina20），实现由全球参考框架IGS14到NEChina20的位置坐标转换。NEChina20与全球参考框架IGS14保持坐标系缩放比例一致，两者在历元2020.0对齐。NEChina20的精度（稳定性）在水平方向约为0.5 mm/a， 在垂直方向 约为0.6 mm/a。参考框架的稳定性随时间的推移和覆盖面积的增加而退化，建议NEChina20 的适用范围在时间上限于从2005~2025年约20 a的时间窗口，在空间上限于东北地块及南端的河套断陷带和张家口-渤海断裂带。选用东北地区4个基岩站2000~2019年的GNSS连续观测数据，建立东北地区季节性地面升降模型。NEChina20与该季节性模型相结合，为在东北地区开展长期的、高精度的变形观测构建了基础设施。

为有效利用电离层总电子含量序列的时间信息，提出一种经验正交函数分解与长短期记忆神经网络组合的预报模型，利用IGS提供的云南地区TEC格网数据，分别对不同地点和不同时段的电离层进行建模预报。实验结果表明，该模型在同一时段预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.83 TECu，较单一模型减小16%，其平均相对精度最优达91.56%，较单一模型增加7%；在同一地点预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.86 TECu，较单一模型减小25%，其平均相对精度最优达90.74%，较单一模型增加7%。

开展北斗星基增强系统格网电离层算法实验，分析现阶段BDSBAS电离层改正模型的精度，并进一步研究格网电离层对单频定位的影响。结果表明，BDSBAS现阶段所播发的电离层改正数、变化趋势与IGS电离层产品总体一致，误差基本在5 TECu左右；经BDSBAS电离层模型改正后的定位精度相比GPS Klobuchar模型有较大提升，提升幅度达30%～50%。

基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发，实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+Saastamoinen模型和GPT2w_5+Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务，并分析不同对流层延迟模型在西北地区的适应性问题。实验表明，在实测气象数据模型中，Saastamoinen模型在中国西北地区获取的天顶对流层延迟精度最高，各个测站平均bias值和RMS值分别是-1.67 cm、3.83 cm；Hopfield模型和Black模型精度相当。在非实测气象数据模型中，GPT2w_1+Saastamoinen模型精度最高，GPT2w_5+Saastamoinen模型次之，EGNOS模型最低。不同对流层延迟模型的精度均受季节变化影响，夏季bias的绝对值和RMS值最大，冬季最小，春季和秋季结果相当。

结合GNSS水汽层析算法的假设条件以及水汽密度随高程变化的特点，通过设置水汽密度随高度变化的合理阈值，提出一种地基GNSS水汽层析的自动垂直非均匀分层方法。利用香港地区连续6 d的GNSS观测数据，分别采用自动垂直非均匀分层方法和传统垂直均匀分层方法开展区域GNSS水汽层析实验，并以ECMWF数据为参考进行精度验证。结果表明，采用自动垂直非均匀分层方法进行GNSS水汽层析得到的大气湿折射率的偏差均值和均方根误差（RMSE）的均值分别为3.9 mm/km和4.6 mm/km，相对于垂直均匀分层方法减小约20.4%和23.3%。

利用GPS水汽反演技术和GPS-IR技术进行降水分析及降水判定研究。首先，考虑到降水发生前后大气水汽含量、地面反射特性、GPS对流层延迟、信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)振幅(A)会发生变化，分析GPS-PWV和SNR-A与降水的相关性，并联合两者进行降水判定。结果表明，降水量与GPS-PWV正相关，与SNR-A负相关；加入SNR-A数据可提高降水判定的预报率和正确率。基于SNR-A序列的波谷和GPS-PWV序列的波峰进行降水判定，判定降水的预报率约为70%~82%，正确率约为50%~60%。

提出一种北斗三号新频点多路径误差特性验证方法，并通过接收机天线群延时实验以及实测数据验证其与国际民航组织给出的多路径误差模型的符合性。结果表明：1）实验使用的接收机天线符合DO-373天线群延时特性要求；2）在B1c/L1、B2a/L5和双频组合情况下，BDS与GPS的多路径误差曲线的变化趋势基本一致，即BDS与GPS多路径误差特性基本一致；3）BDS在B1c、B2a以及双频组合情况下的多路径误差特性符合国际民航组织多路径误差模型要求。

基于分层粘弹性流变介质模型和中小地震震源机制解反演得出的区域应力场，给出历史强震对华北地区的库仑应力加载情况。结果显示，华北地区当前中等地震活动与历史强震的应力加载相关。超过85%的中等地震发生在应力加载区，表明其主体活动区域受控于历史强震的库仑应力加载。

采用层序地层学古地貌恢复方法，通过计算盆地沉降量恢复北部湾盆地福山凹陷古近系流沙港组3个关键界面的原始古地貌形态。模拟结果显示，福山凹陷古近纪时期地貌沟谷纵横发育，凹陷分割性很强；垂向上，从Els3段到Els1段，古地貌起伏明显呈幕式变化，东西部凹陷呈现出不同的沉降特点和构造格局。

推导地表重力变化数据球谐展开计算公式，并根据该方法分析2017年九寨沟M_S7.0地震前震源周边区域重力场动态演化特征。结果表明：1） 2015-04～2017-04九寨沟地震震源周边区域重力场动态变化明显。2015-10～2016-04、2016-04～10和2016-10～2017-04这3个时段内，研究区内出现重力正负变化过渡带，九寨沟地震震源位于这3个时段过渡带的交会区域内部。震源附近2016-10～2017-04正负重力变化过渡带的空间走向与2015-10～2016-04和2016-04～10时段结果相比发生了约90° 旋转，九寨沟地震发生时间在过渡带空间走向旋转之后。流动重力观测数据较好地反映了九寨沟地震的前兆现象。2）采用球谐方法分析重力变化数据可以有效突出研究范围内大尺度重力场动态演化规律，抑制局部细节特征，有利于识别主要重力场变化特征。

在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时，其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题。针对以上问题，提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法，基于CUDA 在GPU端实现并行计算设计矩阵，结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解，实现重力场模型反演的异构并行计算。运用该算法处理GRACE-FO卫星2020-01-01～06-30期间观测数据，反演获得120阶重力场模型GM-GraceFO2020h；与现有模型以及算法对比分析表明，该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当，且相较于传统的串行算法，反演耗时减少98.479%，内存消耗减小1个数量级。

探讨采用不同激励函数的BP和RBF神经网络方法填补GRACE与GRACE-FO卫星空缺数据的精度及可行性，并基于最优方案对缺失数据进行填充；利用ITSG-Grace2018和ITSG-Grace_operational时变重力场模型反演2002～2020年长江流域陆地水储量变化，并结合GLDAS模型、降水、气温及长江流域水资源公报等数据对该区域的陆地水储量变化进行综合分析。结果表明：1）隐含层激励函数为线性整流函数（ReLU）的BP神经网络算法具有较好的拟合效果，可用于填充GRACE与GRACE-FO卫星任务间的数据空缺；2）长江流域的陆地水储量变化具有一定的区域差异性，主要表现为上游东部与中游大部分地区陆地水储量以5 mm/a左右的速率上升，上游中西部区域下降，下游基本保持不变；长时间序列的GRACE/GRACE-FO时变模型能够反映长江流域2019年的干旱与2017年、2019年的洪涝等灾害。

针对地震观测数据难以准确预测的难题，提出基于核混合效应回归模型。为验证该算法模型的可行性，结合湖北地震台站地球物理仪器产出数据开展仿真实验，并与传统的神经网络算法作对比。结果表明，该模型能准确预测地震地球物理观测数据且性能优于其他神经网络算法，对水温、水位数据的预测相对误差低于0.05%及0.48%。该研究为地震监测预报人员积累、分析地震基础数据提供了全新思路，同时也为较复杂的深度学习类算法框架模型的构建提供了实践基础。

通过对云南地区43个GNSS连续站2011-01~2018-12站点位移时间序列原始数据进行深加工处理，在计算应变参数格网时间序列的基础上，分别提取适合云南地区M≥5.0地震短临预测的面应变及最大剪应变短临异常指标；并基于其间发生的27个M≥5.0地震，采用R值评分法对异常指标进行预测效能评价。结果表明：1）两种异常指标对云南地区M≥5.0地震的发震时间具有较好的指示意义；2）当预测窗长设置为30 d或60 d时，在相同预测窗长下，最大剪应变短临异常指标的预测准确率高于面应变短临异常指标；3）通过对同一异常指标进行不同预测窗长的对比发现，面应变短临异常指标的最佳预测窗长为90 d、最大剪应变短临异常指标的最佳预测窗长为60 d（对于27个地震，二者预测结果均为：报对23个，漏报4个，预测准确率为85.19%）。

基于地电场潮汐波岩体裂隙水（电荷）渗流（移动）模型计算辽宁地区大地电场优势方位角α，并对比分析降雨、温度、磁暴等典型干扰对大地电场优势方位角α的影响程度。结果表明，大地电场优势方位角α受典型干扰的影响较小。结合2013-01-23辽宁灯塔M_S5.1地震前后优势方位角α的动态变化研究发现，多个同一或相邻地质构造地电场台站准同步的岩体裂隙电荷移动方位的长时间突变可认为是中强地震的前兆异常。

2020年7月中旬至8月下旬，新疆地区采取疫情防控措施。选取2020-06~2020-09新疆台网28个宽频带数字地震计的波形数据，获取相应的PSD（功率谱密度）和PDF（概率密度函数），统计不同频段PSD值分布情况，分析疫情期间新疆地区噪声水平变化特征。结果显示，受新冠疫情的影响，乌鲁木齐地区高频段（2~20 Hz）噪声水平下降4.5%，其他地区也出现不同程度的降低，主要影响因素为人类活动的持续减少。同时，这种噪声减弱现象也由地表传达到地下。