自然灾害（Natural disasters）是指给人类生存带来危害或损害人类生活环境的自然现象，通常可分为气象灾害、海洋灾害、洪水灾害、地质灾害、地震灾害、农作物生物灾害、森林生物灾害、天文灾害和其他灾害九大类。在众多自然灾害中，地震因其难以预测、破坏力巨大、次生灾害严重，被称为群灾之首。据不完全统计，1949年以来我国由地震灾害造成人员死亡的比例高达54%。近二十年来，随着全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）的飞速发展，以及接收机硬件和高精度定位技术的不断提升，大大革新了GNSS可观测的频率范围和测量精度。使GNSS技术从最初主要用于地壳运动、冰后回弹、震后形变等长周期信号监测，到震动频率较快的瞬时形变监测，为地震研究提供了一种全新的监测手段，并逐步发展为一门新兴的交叉学科“GNSS地震学”。
在高频GNSS地震波监测方面，课题组首次单独利用北斗观测数据成功捕获地震波信号[1]，证明我国北斗系统具备了地震波的高精度观测能力，该成果被北斗卫星导航系统官方网站、及国内媒体广泛报道。在此基础上，首次提出了基于载波相位历元差分的高频GNSS与强震仪的松/紧组合数据融合新方法[2-3]。该方法不再依赖于稳定基准站（VS.相对定位）和精密卫星产品（VS.精密单点定位），也不需要估计载波相位模糊度，从而提升了利用高频GNSS进行地震学研究的适用性，且通过GNSS与强震仪的优势互补，解决了GNSS采样率偏低、短期精度相对不足的问题，也避免了强震加速度积分后产生不可靠漂移的现象，从而可实时测定高精度的宽频地震波信号（既可准确拾取P波到时，又可精确获取同震永久位移）。
图1 北斗成功应用于2015年4月25日M7.8级尼泊尔地震
在高频GNSS震级速报方面，课题组提出了基于高频GNSS地面峰值位移（Peak Ground Displacement，PGD）和地面峰值速度（Peak Ground Velocity，PGV）的面波震级快速确定新方法[4-5]。该方法可高效准确测定大震震级，为地震海啸预警提供关键参数，解决了传统地震仪方法大震震级测定难，且易出现震级饱和的问题。
图2 高频GNSS PGV面波震级（左）和PGD面波震级（右）
在高频GNSS断层破裂特征快速反演方面，课题组提出了基于稀疏GNSS观测网的大震线源参数快速确定方法[6]。该方法通过建立大震线源模型，利用高频GNSS实时测定的大震同震波形，采用经验尺度关系、方向性衰减回归分析、网格搜索等技术，可在震后5-30秒内获得稳定可靠的大震断层长度、方向以及破裂模式（单侧或双侧破裂）。由于其不需要断层面的先验假设，且能避免传统强震仪反演手段的仪器倾斜、旋转问题，在地震预警、震后灾害快速评估以及紧急响应中具有极大的应用潜力。
图3 大震线源模型参数三步反演策略流程图
相关论文：
[1] Geng, T., Xie, X., Fang, R., Su, X., Zhao, Q., Liu, G., et al. (2016). Real-time capture of seismic waves using high-rate multi-GNSS observations: Application to the 2015 Mw 7.8 Nepal earthquake. Geophysical Research Letters, 43(1), 161-167.
[2] Shu, Y., Fang, R., Geng, J., Zhao, Q., & Liu, J. (2018). Broadband velocities and displacements from integrated GPS and accelerometer data for high-rate seismogeodesy. Geophysical Research Letters, 45(17), 8939-8948.
[3] Fang, R., Zheng, J., Shu, Y., Lv, H., Shi, C., & Liu, J. (2021). A new tightly coupled method for high-rate seismogeodesy: a shake table experiment and application to the 2016 M w 6.6 central Italy earthquake. Geophysical Journal International, 227(3), 1846-1856.
[4] Fang, R., Shi, C., Song, W., Wang, G., & Liu, J. (2014). Determination of earthquake magnitude using GPS displacement waveforms from real-time precise point positioning. Geophysical Journal International, 196(1), 461-472.
[5] Fang, R., Zheng, J., Geng, J., Shu, Y., Shi, C., & Liu, J. (2021). Earthquake Magnitude Scaling Using Peak Ground Velocity Derived from High‐Rate GNSS Observations. Seismological Society of America, 92(1), 227-237.
[6] Zheng, J., Fang, R., Li, M., Lv, H., & Liu, J. (2022). Line‐Source Model based Rapid Inversion for Deriving Large Earthquake Rupture Characteristics using High‐rate GNSS Observations. Geophysical Research Letters, e2021GL097460.
