长期稳定的高精度地球参考框架不仅对国民经济发展和国防建设具有重要意义,而且在地球科学研究与减灾防灾等领域也具有重大作用。高精度的维持方法是保持地球参考框架精度与稳定性的关键。但是在基准站非线性运动和地心运动的影响下,基于线性速度维持的参考框架在季节性尺度上的精度仅为厘米级,难以满足大范围或全球尺度的毫米级地球动态变化监测的需求。经过多年的观测,GNSS、SLR、VLBI、DORIS的全球观测站积累了大量的坐标时间序列数据,这些数据中包含着丰富的信息,能够反映出基准站坐标在不同时空尺度下的变化规律。因此,本文围绕基于坐标时间序列的地球参考框架非线性维持方法开展了相关研究。内容涵盖了坐标时间序列的处理方法、地球参考框架的中长期和短期非线性维持方法以及地心运动的分析与建模等。论文的主要工作如下:1.提出并实现了一种基于显著性水平的坐标时间序列周期项自动提取方法。实验结果表明,该方法能够在噪声和旁瓣的影响下实现坐标时间序列中潜在周期项的有效探测和提取,其在信噪比为-10d B时仍具有80%的探测召回率,同时在实际应用中具有很好的可行性。该方法提取出的坐标时间序列中的周期项主要用于中长期非线性维持模型的构建。2.引入MIC准则对基于SSA的坐标时间序列降噪方法进行了改进,以提取坐标时间序列中的时间相关性成分用于坐标非线性变化的建模。仿真和实测数据实验结果均表明,改进后的方法能够保证降噪后数据的强时间相关性和残差的弱时间相关性,并且降噪效果和自适应性优于同类降噪方法（SSA、小波阈值和EMD）。3.基于谐波函数构建了地球参考框架的中长期维持模型,并利用110个测站的坐标时间序列数据进行了模型的非线性维持性能验证。结果显示,相较于降噪后的数据,模型在N、E、U三个方向上预测的平均均方根误差分别为:1.11mm、1.13mm和3.69mm,表明该模型能够有效描述基准站的非线性运动趋势,实现地球参考框架的非线性维持,进而在线性模型的基础上进一步提升地球参考框架在季节性尺度上的精度。同时深入分析了谐波模型用于非线性维持的优点和不足。除此之外,还在全球范围内研究了高程方向上周年项的时变特性,结果表明利用常振幅和相位的谐波模型拟合这种时变周年信号会造成平均1mm,最大2mm以上的误差,并且振幅的时变特性无法很好地预测,这会导致中长期非线性维持精度受到进一步的制约。4.综合利用一阶差分和LSTM网络提出了一种短期高精度的非线性维持方法（DiffLSTM模型）。实验结果显示,对于选取的110个测站,在17天的预测步长上,Diff-LSTM模型在N、E、U三个方向上预测的平均均方根误差分别为:0.15mm,0.15mm和1.05mm,相比于中长期维持模型分别提高了84%,84%和67%。同时与同类短期预测模型（LSTM和ARIMA）相比,Diff-LSTM模型的预测精度分别提高了35%、35%、28%和25%、29%、15%,并且在不同的测站间其预测精度的标准差整体上也更小,说明其预测精度更加稳定,适用性更强。该方法能够在短期内对地球参考框架进行高精度的非线性维持。5.对地心运动进行了建模和预测,以解决其对地球参考框架非线性维持的影响。实验过程中,选取了三组地心运动数据。结果显示,在中长期,对于GGFC提供的地心运动,X和Y方向上的预测精度能够优于1mm,Z方向能够优于1.5mm;而对于IGSR03提供的地心运动和根据SLR数据计算的地心运动,两者的预测精度相当,X和Y方向均在2mm左右,Z方向均接近4mm。短期内,在17个预测步长下,对于IGSR03和GGFC地心运动,X、Y、Z三个方向的预测精度相比于谐波模型分别能够提高55%、49%、69%和51%、27%、82%,而SLR地心运动的预测精度提升不明显。