当前GPS连续运行参考站积累了大量观测数据,可为不同时空尺度下的地球物理现象提供重要的数据支持和改正。但由于测站时间序列中不仅包含表征构造应力的线性部分,还含有非构造运动导致的非线性部分以及来源复杂的噪声和误差部分,且高程方向时间序列与水平方向具有明显差异,在不同区域性测站中表现更为明显。因此,准确分离和量化站点坐标时间序列中不同特征信号,合理解释各种物理现象是目前大地测量学与地学领域研究的热点和难点之一。基于此,本文利用华东和云南地区测站时间序列数据,系统研究了区域GPS时间序列多源信号分离方法以及不同环境负载对周期性信号的影响,论文的主要内容如下:1、详细介绍了GPS站坐标时间序列分析方法以及数据质量控制方法。时间序列分析方法主要包括时间序列模型建立、噪声分析、非线性信号提取和共模误差处理方法。数据质量控制方法则包括IQR准则下的粗差剔除、基于最小二乘谱分析的阶跃项探测和利用Reg EM方法的缺值插补,并利用陆态网实测数据对上述方法的有效性和适用性进行验证分析。2、详细介绍了GFZ和NASA所发布的环境负载产品和环境负载解算时所用模型、模型间联系及负载序列间的差异。环境负载产品主要包括水文负载、非潮汐海洋负载和非潮汐大气负载三种负载产品。相关计算模型则包含GFZ计算水文负载的LSDM模型、计算非潮汐大气负载的ECMWF模型和计算非潮汐海洋负载的MPIOM模型,NASA计算水文负载和非潮汐大气负载的GEOS-FPIT模型和MERRA2模型以及计算非潮汐海洋负载的OMCT05模型和MPIOM06模型。本文对比了云南区域测站各分量GFZ和NASA负载序列的时空分布特征。3、提出一种削弱站坐标时间序列非线性项影响的方法。将经验模态分解算法（EMD）与环境负载相结合,并与传统的最小二乘谐波函数拟合方法进行对比,以RMS值的变化来量化该方法的有效性。EMD分解具有局限性,由此衍生出了各种不同的模态处理方法,为探究不同模态分解算法与不同环境负载结合对非线性项的削弱效果,本文同时详细分析了EEMD、CEEMD和CEEMDAN算法与GFZ和NASA负载产品结合对非线性项的改正情况。4、探究了测站坐标时间序列中非线性部分与环境负载的相关性。深入研究了不同非线性信号提取方法的异同、环境负载对周期性信号的削弱效果以及环境负载和非线性信号中年周期信号振幅与相位的关系。选取云南和华东区域测站,利用LS、EMD和LSSA算法提取周期项并对比所提取周期项的年周期和半年周期振幅,提取出环境负载对周期项部分有改正效果的年周期项振幅和相位差,以此来判定环境负载与测站非线性变化的联系。