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高精度GPS（Golbal Position System）时间序列是研究地壳运动的主要方法之一,能够为冰后回弹（Glacial isostatic adjustment,GIA）建模提供外部检核和新的约束,进而对板块运动、地壳垂向运动、海平面变化等提供重要改正。南极和格陵兰地区地壳运动特征的研究对全球板块构造格局的形成与演化机制、地球参考框架的构建与维持、极地冰雪环境动态变化监测等具有重要参考意义。GPS坐标时间序列一般具有时间相关性和空间相关性,时间相关性一般采用最大似然估计法进行计算,而空间相关误差则采用后处理方法予以削弱,进而得到各测站的独立GPS时间序列。GPS时间序列的空间相关性与GPS网的尺度有关,对于全球尺度而言,主要的误差源是参考框架,可以用7参数或者14参数转化移除;而对于区域GPS网,最大的误差源通常为共性误差（common mode error,CME）,需要在数据后处理中进行改正和移除。GPS时间序列的精度一方面受到CME的影响,另一方面也受噪声模型的影响。研究表明GPS时间序列中不仅存在白噪声,还存在闪烁噪声、随机游走噪声等有色噪声,若忽略有色噪声的影响,则速度误差往往被高估约4倍,甚至一个数量级,从而导致不正确的物理解释。南极和格陵兰GPS时间序列包含长期项趋势和年际变化,长期项趋势主要包含千年尺度的GIA和现今冰雪质量变化导致的弹性形变,年际变化如果是由于地表质量荷载导致,则为纯弹性信号且与地表质量变化完全一致,主要包括冰川质量荷载以及大气负荷,水文负荷,非潮汐负荷等非构造形变导致的周期性运动。非构造形变的周期性特征会导致参考框架产生周期性变化且无法通过统计分析的方法从GPS时间序列中直接分离出来。与此同时,GPS时间序列中还包含着短期不规律信号,通常代表着某一特定的物理信号,提取某一特定的异常信号一直是地学领域的热点和难点之一。基于此,我们系统研究了GPS时间序列分析相关的理论与方法,利用南极和格陵兰的GPS网数据,对共性误差的移除,噪声模型分析,GIA检核与评估,周期信号改正,异常信号提取等进行了系统性的分析和研究,论文的主要工作和贡献如下:在南极地区,采用因子分析法对79个GPS站2010-2017坐标时间序列的适用性进行了检测,然后利用独立成分分析法（independent component analysis,ICA）移除了GPS网残差序列的CME,并对比分析了主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）滤波结果。利用AIC准则探究了滤波前后5种噪声模型的最优组合,最后利用得到的高精度GPS速度场对南极地区7个GIA模型进行了检核。在格陵兰地区,我们对44个GPS测站的时间序列进行了大气压负荷（ATM）,非潮汐负荷（ECCO2）,水文负荷（GLDAS）,冰雪表面质量平衡负荷改正（SMB）,冰川运动负荷改正（D）以及热膨胀效应改正（TEM）,从全格陵兰和局部尺度定量分析了各项改正对GPS时间序列的影响量级,并联合GRACE数据使用M-SSA方法对GPS中出现的异常信号进行了探测和分析,主要结论如下:1.经过PCA滤波后原始残差序列的E、N、U分量RMS平均降低了35.24%、23.95%、30.41%,经过ICA滤波后平均降低了14.45%、8.97%、13.27%。经PCA提取的CME空间响应在各站差异较大,而ICA提取的CME更具有明显的区域分布特征,说明ICA提取的CME更符合南极地区实际情况。南极GPS站的噪声模型存在多样性,且各分量具有不同的噪声特性,主要表现为WN+FN,WN+PN,绝大部分PN噪声的谱指数均接近FN。2.IJ05-R2模型预测比GPS结果系统性地偏小;其余6个GIA模型预测比GPS结果系统性偏大;7个模型在阿蒙森海域有均系统性的低估;南极半岛北部地区的上地幔粘度要低于南极半岛南部地区,导致南极半岛北部地区的GPS垂向速度普遍大约南极半岛南部;龙尼冰架附近区域的GPS速度与大多数GIA模型预测值整体吻合较好;东南极沿海区域GPS站结果量级较小,受GIA和现今冰雪质量变化的影响比较小。3.从格陵兰整体来看,GPS站的周年振幅平均为3.22 mm,上述改正中SMB影响最大,格陵兰南部的空间响应整体大于北部地区;ATM次之。格陵兰GPS站对ATM的空间响应整体一致,各区域的空间响应差异较小;ECCO2、GLDAS和TEM影响较小。从格陵兰局部视角来看,冰川区域附近相近GPS站点之间的差异主要是由于SMB导致,其次是ATM,其余荷载和TEM效应的影响基本相同。当移除SMB后,有些测站的GPS时间序列的周年振幅变大,表明在测站中应该存在其他因素对地表垂向季节性变化有重要的贡献。4.格陵兰地区的GPS时间序列在2012-2015年整体受到SMB异常的影响,最大影可达20.54 mm平均影响为5.97 mm,影响最大的区域为格陵兰西南部。同时发现SMB异常主要是由于径流导致,大多数测站在2009-2011年的突然下降是由于SMB和冰流量的共同影响导致。