地球参考框架（TRF）不仅是表达地球空间信息及开展地球科学研究的基础,而且能够为经济建设、国防建设等实际应用提供基准信息。2015年2月26日,联合国代表大会指出精确稳定的TRF对社会可持续发展具有重要意义。现有TRF的更新与精化是大地测量学的主要任务之一。目前,GNSS在TRF建立过程中的主要贡献为:GNSS为TRF的建立提供了最密集的地面监测网;大部分TRF用户均通过GNSS测站实现TRF产品的使用;GNSS在联合其他空间大地测量技术共同建立TRF上起到了难以替代的作用;TRF的定向及不同版本之间TRF的连续性均由一系列高质量的GNSS观测站实现;GNSS为TRF的建立提供了关键的输入数据。然而,利用GNSS建立与评估TRF的研究中仍存在若干问题,尤其是:IGS第二次重新处理（IGS repro2）实施后,GNSS TRF原点和尺度的现状尚不明确;传统的划分子网再综合处理的解算策略理论上不严密;如何选取最优的数学模型建立更为精确的TRF;如何较好地评估TRF。针对上述问题,本文主要完成以下几个方面的工作:通过研究多个IGS分析中心（AC）的地心运动及尺度偏移,分析GNSS TRF原点和尺度现状,为后续建立GNSS TRF提供参考;采用整网解算策略对全球分布的GPS观测数据进行统一重新处理,获取精确可靠的TRF输入数据;采用不同的数学模型建立GPS TRFs,并提出新的TRF建立模型;研究不同随机模型对TRF的影响,并提出评估TRF的新方法。本文主要研究内容和成果如下:（1）系统阐述了与GNSS TRF建立相关的数据处理理论与方法。简要阐述了基于非差模式的GNSS数据处理理论与方法,深入研究了最新的GNSS数据处理模型及策略;详细介绍了GNSS坐标时间序列中几种常见噪声模型的数学描述,包括方差协方差矩阵以及功率谱密度函数;重点推导并分析了ITRF2014的实现过程,包括空间大地测量技术原始观测值的处理与分析、技术内组合、合并解时间序列的堆栈、技术间组合、基准的定义及附加的约束等。（2）利用GNSS网平移法计算了IGS repro2合并解以及6个ACs单独解的地心运动,通过与SLR和SLR-GRACE结果进行对比,详细分析了GNSS TRF原点的现状。结果表明:GNSS地心运动在参考历元处的偏移量以及地心速度量级均与ITRF2014原点及其速率的不确定度量级一致,然而,Z方向上偏移量可达4mm;在X和Y方向上,GNSS地心运动的周年信号与SLR结果较为一致;在Z方向上,仅采用经验太阳光压模型的ACs（CODE,GFZ,MIT）与SLR结果差异较大,采用先验太阳光压模型的ACs（EMR,ESA,JPL）与SLR结果较为接近,表明了采用先验太阳光压模型可能有利于GNSS网平移法估计地心运动的周年信号;在X和Y方向上,GNSS地心残差与SLR地心残差之间相关系数为0.3-0.4,表明了地心残差中存在部分真实的非周期性地心信号。考虑到目前GNSS地心运动在Z方向上与SLR结果仍存在较大差异,因此,GNSS仍然不能参与ITRF原点的定义。（3）分别基于igs08.atx和igs14.atx的卫星径向天线相位中心偏差（z-PCOs）,计算并分析了IGS repro2单天合并解及7个ACs单独解相对于IGS14的尺度偏移时间序列,并对比了不同卫星天线z-PCOs对GNSS尺度偏移的影响。结果表明:各组尺度偏移的随机模型均可由白噪声加幂律噪声较好描述,不同卫星天线z-PCOs对其噪声特性影响较小;不同卫星天线z-PCOs对平均尺度偏移影响显著,最大可达0.5ppb;不同ACs的尺度偏移速度在-0.22到-0.13mm/y之间变化,卫星天线z-PCOs的改变并未明显影响尺度偏移速度;尺度偏移周年信号显著、半周年信号相对较弱,卫星天线z-PCOs对尺度偏移季节性信号的影响可以忽略。（4）定量分析了GNSS测站坐标阶跃对TRF稳定性、测站速度以及季节性信号的影响。结果表明,本文所选的340个IGS测站坐标时间序列中存在的坐标阶跃对TRF的稳定性、测站水平方向速度以及测站周年振幅的影响可以忽略;然而,考虑到所有测站垂直方向速度不确定度的平均值为0.18mm/yr,GNSS测站坐标阶跃对测站垂直方向速度的影响较为显著（0.27mm/yr）。（5）设计了一套完整的GPS TRF初始数据处理与分析策略,并采用整网解算新方法以及最新的数据处理模型,重新处理了联合中国大陆构造环境监测网络基准站的全球GPS观测数据,为后续建立GPS TRF提供了精确可靠的基础数据。结果表明:GPS单天解无约束法方程矩阵的秩亏数为3,与“理论上GPS难以定义TRF的3个定向参数”相符;GPS单天解参考框架原点、尺度以及定向的标准差分别约为1mm,0.1mm,1m;本文解算的极移及其变化率（X、Y方向）、日长变化与IGS合并解结果差值的WRMS分别为0.034mas,0.038mas,0.130mas/day,0.197mas/day和0.034ms/day,与IERS C04之间差值的WRMS分别为0.088mas,0.118mas和0.082 ms/day（仅包含极移与日长变化）,验证了本文解算的地球自转参数的可靠性;本文GPS解算结果与IGS合并解更为一致,相对于IGS14和IGS合并解在E、N、U三个方向上的测站残差平均WRMS分别为2.86mm,3.37mm,7.27mm和2.52mm,3.10mm,5.60mm,验证了本文GPS处理结果的稳定性和可靠性。（6）提出了融合函数模型和环境负载改正的GPS TRF建立方法,分别建立了基于函数模型和顾及环境负载改正的GPS TRFs。首先,确定了测站的震后形变模型,结果表明该模型能够有效修正震后测站缓慢的非线性形变,并将其作为后续建立GPS TRF的输入数据之一。然后,利用重新处理的GPS数据和震后形变模型,分别建立了基于函数模型的地球参考框架FREQ2016以及顾及环境负载改正的地球参考框架GFZ2016和EOST2016,结果表明:在参考历元处,3个GPS TRFs和IGS14基准一致;FREQ2016的验后残差平均WRMS小于GFZ2016和EOST2016结果;三者的水平速度场差异几乎可以忽略（＜0.08mm/yr）,部分测站垂直速度差异较大,最大可达1mm/yr,FREQ2016测站速度的形式误差约减小0.01mm/yr。由此可知,FREQ2016优于GFZ2016和EOST2016。最后,建立了融合上述两种数学模型的GFZ2016＿1和EOST2016＿1,结果表明:GFZ2016＿1和EOST2016＿1的验后残差平均WRMS在水平方向上与FREQ2016结果相近,在垂直方向上减小0.2mm;三者的水平速度场差异并不显著（＜0.06mm/yr）,仅存在少部分测站垂直速度差异较大（＜1.1mm/yr）,速度形式误差之间的差异可以忽略。因此,仅从WRMS角度分析,GFZ2016＿1和EOST2016＿1优于FREQ2016;在速度估计方面,三者之间的差异几乎可以忽略。（7）提出了一种基于TRF预测能力分析的TRF评估新方法,并验证了该方法的可行性。新方法能够解决以下两大问题:一是选取哪一种数学模型建立的TRF能够在未来提供更为精确的测站预测坐标;二是利用哪一种随机模型计算的预测坐标不确定度能够更为真实地描述预测坐标误差。结果表明:未考虑GPS交点年信号建立的GPS TRF的预测效果优于估计GPS交点年信号的结果;联合函数模型和环境负载改正建立的GPS TRF预测坐标的精确度更高。利用闪烁噪声模型计算的预测坐标不确定度与“真实”预测误差最为接近,表明了闪烁噪声模型优于本文所选的其他有色噪声模型,与AIC/BIC方法确定的最优噪声模型结果一致。目前,融合函数模型以及环境负载改正建立的GPS TRF能够提供更为精确的预测坐标;利用白噪声加闪烁噪声模型计算的预测坐标不确定度能够更为真实地描述预测误差,未来GPS TRF的建立需要考虑闪烁噪声的影响。