COSMIC-2可提供连续大气数据源用于改进天气预报，有助于对极端天气进行监测预警。将中国大陆地区按照气候类型划分成5个区域，依托CMONOC站点PWV序列，开展COSMIC-2 PWV在中国大陆地区的精度分析。从站间距离和高程2个角度进行COSMIC-2掩星点与GNSS站点PWV匹配方案设计，分别针对中国大陆地区、不同气候类型和部分代表站点开展COSMIC-2精度评定。研究表明，高原山地、温带大陆、温带季风、亚热带季风和热带季风气候类型的RMSE分别为1.40 mm、1.49 mm、2.68 mm、3.11 mm和3.16 mm；内陆地区精度优于沿海地区。

以中国西南地区2015~2017年探空数据为实验数据，使用多层感知器（MLP）神经网络回归方法建立西南地区的加权平均温度(T_m)模型。将气象参数（地表温度、水汽压）和非气象参数（高程、纬度和年积日）作为模型输入因子，由数值积分法计算得到的T_m作为学习目标，通过神经网络模型进行迭代训练从而得到中国西南地区的T_m。以2018年探空站T_m数据为参考值，对MLP模型精度进行验证，并与Bevis模型和GPT3模型进行对比分析。结果表明，MLP模型的年均RMSE和年均bias分别为1.99 K和0.15 K，比Bevis模型、GPT3模型年均RMSE分别降低1.36 K(40.6%)和1.51 K(43.1%)，年均bias分别下降0.70 K（82.4%）和1.04 K（87.4%），且该模型在中国西南区域不同高程、纬度和季节的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。

首先采用国际上通用的德国地学中心（GFZ）与武汉大学（WHU）精密产品，对GNSS精密卫星轨道和精密钟差产品精度进行初步评估；然后基于WHU精密轨道和钟差产品对18个分布于东半球的MGEX地面站进行多系统定位测试，同时也对BDS的B1I/B3I与B1C/B2a两组新、旧频点的精密单点定位性能进行对比分析。结果表明：1）四大导航系统（GPS、GLONASS、BDS、Galileo）的卫星轨道产品精度均在cm级，精密钟差内符合精度均优于0.1 ns，北斗三号（BDS-3）卫星钟精度相比北斗二号（BDS-2）有显著提升。2）亚太地区BDS的定位精度优于其他3个系统；在其他地区，GPS定位精度最优（与Galileo基本相当），优于BDS和GLONASS的定位结果。3）BDS PPP平均收敛时间静态模式约为50.33 min、动态模式约为77.83 min，收敛速度略低于GPS、Galileo，优于GLONASS。4）B1C/B2a与B1I/B3I双频消电离层组合PPP定位性能基本相当。

为解决现有单系统GPS PPP收敛速度较慢的问题，选取不同卫星数量构成的LEO星座系统，根据观测值仿真原理得到待估点来自低轨卫星的伪距观测值和相位观测值；选取CPVG、WUH2、KOUG、IISC、FUCN测站，利用GPS及仿真附加轨道误差的LEO星座观测数据进行静态精密单点定位，以分析LEO星座的增强效果。结果表明： 1）在原有GPS系统中加入LEO星座后，3种组合场景下平均可见卫星数量分别增加9.7、19.4、31.3颗，PDOP值分别减少0.7、0.9、1.1； 2）收敛时间快速缩短，由单系统GPS卫星的17.1 min分别降至4.7 min、2.1 min、1.5 min，收敛时间分别缩短67.3%、84.4%、89.5%； 3）E方向上的RMS值分别提升34.4%、59.4%、72.9%，N方向上分别提升37.4%、60.3%、67.3%，U方向上分别提升55.9%、71.7%、79.6%。LEO星座对GPS PPP的性能提升巨大，对于指导LEO星座增强GPS系统设计及拓展精密单点定位的应用场景具有一定价值。

针对BDS广播星历提出一种实时异常探测方法。首先通过检查广播星历参数是否超限来判断异常广播星历；然后计算相邻历元广播星历在中间时刻的空间信号测距差SISRD，基于广播星历的一致性进行异常值探测；最后对ALIC、AREG、ABMF、GENO测站的BDS广播星历数据进行异常探测，以最终精密星历探测结果作为参考进行验证。结果表明，该方法能够准确地探测出异常广播星历。

利用2013-01-01~2021-11-01期间甘肃甘东南及邻近地区（32°~36°N，102°~106°E）地震目录中的11 659次地震震中位置数据，使用硬聚类方法中的K-means和软聚类方法高斯混合模型GMM聚类方法对地震原始目录以及地震精定位目录的空间位置进行聚类分析。为确定最佳聚类数，使用AIC和BIC模型选择法，最终将原始目录和精定位目录分别聚类成6个和14个地震群。结果显示，精定位地震目录和GMM聚类方法结合可以更好地从地震大数据中找到具有不同空间分布特征的地震群。

利用波形资料及地震目录分别计算2021年泸县M_S6.0地震前视应力与b值，分析震源区的应力变化过程；同时，利用舒斯特（Schuster）统计检验方法和统计参量P对地震前中小地震与地球自转速率变化之间的相关性进行统计检验，分析震源区的不稳定性。结果显示，震中周边区域M_L3.2~3.9与M_L3.5~3.9震级档视应力在震前7 a多呈现上升变化趋势，主震前视应力达到早期的2倍水平。b值在震前经历7 a的下降变化，从2014年的1.2下降至2020年的0.8。视应力与b值在震前呈现较好的负相关性，反映了震中附近地区应力增强的过程。震中附近M_L≥2.0地震P值在2020-08~2021-02期间低于1%，表明在泸县M_S6.0地震前约0.5 a震源区的地震活动与地球自转显著相关，此时震源区地壳介质已处于极不稳定状态。

为了解2021-09-16四川泸县M_S6.0地震的发震机理，加强对四川盆地内地震活动性的认识，基于四川及周边地区地震台网的宽频带地震资料，利用CAP方法反演获得泸县地震的震源机制解和矩心深度；同时，基于震前四川盆地内155个震源机制解，利用MSATSI程序反演得到泸县地震震前四川盆地内的构造应力场。结果显示，泸县地震矩心深度为3 km，矩震级为M_W5.3，滑动性质为纯逆冲。震中附近震前构造应力最大主压应力和中间主压应力都近乎水平，最大主压应力在震中附近走向101°，此构造应力状态下，优势滑动断层为纯逆冲性质，与泸县地震震源机制一致。根据震源位置和性质、震前构造应力场及震中附近的断层性质推测，泸县地震发震断层不是华蓥山断裂，而是其分支和余脉之间极浅的盖层滑脱型断层。

基于湖北省区域测震台网数字波形数据，利用震源机制解获取江汉盆地东北缘现今地壳构造应力场。结果表明，研究区内地壳受力源影响发生自NWW向SEE方向位移，使得皂市断裂和长江埠断裂在4~6 km深度范围内发生以走滑为主、兼少量逆冲的剪切破坏，震群活动与古近纪以来的断层活动有关。

通过限定震群集中区范围，剔除同一台站记录的震中位置相近且具有相同路径的地震波，使用双差波速比两次差分的方法，对2017~2018年长岛地区发生的2个震群的波速比值开展特征分析。通过对震相数据敏感性分析得出，双差波速比方法对Pg波到时较为敏感，资料处理时需要将Pg、Sg波震相误差分别控制在0.02 s和0.20 s以内。最终分析结果显示，长岛震群波速比值在1.69~1.78范围内波动，波速比变化与震群活动过程密切相关；震群几次较大余震发生前，波速比呈现低值状态；主震和余震的波速比变化存在差异，可能反映二者发震机理有所不同。

为分析2022-01-02云南宁蒗M_S5.5地震前后波速比的时空演化特征，采用单台多震和达法，计算2020-01-01~2022-01-10云南数字地震台网记录的满足计算条件的地震震相到时数据，分析云南地区59个台站波速比以及距离震中最近的LGH和NLA台记录的震后序列波速比变化情况。结果表明：1)宁蒗M_S5.5地震发生在滇西北波速比高值区域，且该区域随时间推进呈扩大趋势，可能是在孕震过程中震中附近裂隙有流体渗入达到水饱和状态，从而导致波速比增大；2)震中100 km范围内4个台站波速比大致呈现持续下降-发震的演化过程，距离震中最近的LGH台波速比下降时间稍晚于其他3个台站，初步分析认为，波速比变化出现时间与震中距呈负相关；3)震后地震序列波速比变化与余震活动情况具有较好的对应关系，最大余震发生前波速比出现突降变化；当地震序列呈现正常衰减趋势，波速比维持稳定低值。

利用我国第一颗电磁监测试验卫星张衡一号电场探测仪（EFD）载荷记录到的ULF/ELF频段电场功率谱密度（PSD）数据，限制Dst≥－30 nT和K_p＜3排除空间磁环境扰动后，分4个频段对2020年唐山古冶M_S5.1地震和2019年吉林松原M_S5.1地震前后空间电场时空演化特征进行研究。结果发现，2020年唐山古冶M_S5.1地震4个频段扰动幅度均显示出震前先抬升至最高点超过2倍均方差，而后在下降过程中发震，震后恢复的规律，且第2频段异常尤为明显；4个频段扰动幅度时间序列特征相似，且震前均超过2倍均方差。2019年吉林松原M_S5.1地震不同频段的扰动幅度时间序列特征不同，仅有第2频段超过2倍均方差。2次地震均在第2频段（371~879 Hz）出现震前异常扰动，认为该频段是地震异常提取的优势频段。

基于中国全国小震目录，采用固体潮调制比时空扫描方法，对首都圈地区1987年以来的中强地震前固体潮调制比的时空变化特征进行分析。结果表明，对于9次M_S≥5.0地震，有7次在震前1 a、震中100 km范围内出现调制比高值异常，地震对应率为78%；高值异常持续时间通常为3~5个月，并多在震前数月内消失。固体潮调制比分析在首都圈地区表现出较好的映震能力，能为该区域中强地震预测提供一定的参考依据。

为全面准确地识别小金川半扇门-达维河段干流两岸滑坡隐患，基于SBAS-InSAR技术，通过Sentinel-1升、降轨数据分析结果结合互补的方式对该区域的滑坡隐患进行早期识别。结果显示：1）升、降轨数据结合有效减小了阴影叠掩区干扰，能够较全面地识别出两岸岸坡长期蠕变的隐患点；2）Sentinel-1降轨处理得到LOS向形变速率为-120~10 mm/a，升轨处理得到的形变速率为-131~10 mm/a；3）基于形变结果识别出35处滑坡隐患点，其中8处为典型滑坡隐患点。重点分析两处滑坡隐患点的形变特征并进行现场复核显示，坡体上道路错断明显，在形变区域发育有裂隙并导致地台发生错动，验证了坡体处于长期蠕变状态。

针对黄河三角洲地区湿地及农田多、范围大，导致PS-InSAR技术难以获取高密度地表形变信息的问题，提出一种基于分布式目标InSAR（DS-InSAR）的黄河三角洲地表形变监测方法。该方法通过置信区间估计选取同质像元点，利用特征值分解方法计算主散射体对应相位值以达到相位优化的目的，再根据时空相干性确定分布式目标，最后建模解算时序地表形变信息。以26景Sentinel-1A影像为数据源，提取2019-12～2020-12期间黄河三角洲地区的地表沉降信息，与PS-InSAR方法结果相比，点位密度提高5.56倍；两种方法获取的同名点对形变速率的相关系数为0.727，说明两者具有很好的一致性。实验结果表明，研究区内存在4处明显沉降区域，最大沉降速率达-238 mm/a，经分析及实地调查验证，其主要影响因素为地下卤水及油气开采。

采用SBAS-InSAR技术对菏泽市65景Sentinel-1A SAR数据进行处理，获取菏泽市2017-05-20~2021-05-23的沉降结果，并结合地下煤矿工作面的开采对各成像时期的地面沉降情况进行精细化分析，最后利用实际水准数据对SBAS-InSAR监测结果进行精度验证。结果表明，研究时段内，菏泽市地面沉降不断加速，郓城地区沉降较为严重，最大年平均沉降速率达-311 mm/a，最大累积沉降量达-1 269 mm。SBAS-InSAR监测到的沉降位置和沉降变化趋势与水准测量结果相符，但在沉降严重区域，SBAS-InSAR监测到的沉降量与实际水准测量结果有一定差异。

在钢架结构安全监测过程中，针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题，在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解，得到各种本征模函数(IMF)；之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪；最后重构IMF信息，取得降噪后的信号。仿真结果表明，基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量，提高沉降数据监测精度。

利用湟源台四分量钻孔应变观测的分钟值、1 sps、10 sps和100 sps四种不同采样率的观测数据，通过自检分析、同震应变阶分析和频谱分析等方法研究青海玛多M7.4地震同震变化特征。研究结果表明，分钟采样记录的地震波信息缺失严重，用分钟采样数据进行地震波初动、同震变化幅度等研究将会得到信度较低的结论；采样率越高，记录应变地震波信息的能力越强，但100 sps采样和10 sps采样结果相差不大，10 sps采样已能记录到比较全面的应变地震波信息；同震应变阶的变化性质和变化幅度与采样率无关；未来布设四分量钻孔应变仪时，建议应将采样率至少提高至1 sps。

提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波变换（WT）的地震信号去噪新方法CEEMDAN-WT。首先利用CEEMDAN将地震信号自适应地分解为若干个固有模态函数（IMF）和余量；然后计算各分量与原始信号的皮尔森相关系数，对处在不同相关系数阈值区间内的分量分别作小波滤波、维持原状及直接剔除等处理，并进行线性重构；最后构建样本熵变化量、互信息、信噪比等指标体系，定量评估去噪效果。模拟实验与实测数据（青海玛多地震）计算结果表明，与EMD、EEMD等方法相比，CEEMDAN-WT方法能有效抑制随机噪声的影响，提高信噪比，并且地震信号的精细化重构效果较好，信号有效成分得到较大保留。

研究支持向量机方法在小样本地震信号识别方面的可行性，结果表明，随着样本量增加，该方法的识别率出现先升高再降低的现象。使用山东和江苏地区2006~2017年的地震数据进行实验，仅需每类30个训练样本即可达到85%左右的识别率。该方法识别率的提高不依赖于大量样本的加入，不仅适合于地震数据样本量少的地区开展地震信号识别研究，而且为精简样本库、降低运行成本提供了新思路。