二十世纪90年代初,IGS(International GPS Service for Geodynamics)的建立标志着GPS全球定位系统应用于地球物理研究工作的开始。世界上各个国家的地学研究机构开始在不同的国家、不同的地区建立起GPS连续跟踪站。随着GPS连续跟踪站的大量涌现,积累了大量的数据,使得GPS对于地球物理研究的可行性与可靠性大幅提高。UNAVCO Facility(美国卫星导航系统与地壳形变观测研究大学联合体)在全世界范围内建立了大量GPS连续跟踪站,本论文利用该机构在天山地区的若干连续站观测数据进行研究。本文前面部分介绍了时间序列分析的基本理论,各种时间序列模型；介绍了时间序列分析常用的各种方法,例如最小二乘线性拟合、功率谱密度的计算以及小波多分辨率分析等。在本文的后半部分,先筛选了数据连续性较好,缺值情况较轻的11个连续跟踪站。通过高精度GNSS数据处理软件-Bernese解算得到了这些连续站十年左右的高程方向的原始坐标时间序列。然后利用最小二乘线性拟合的方法,从原始坐标时间序列中提取出线性运动速度,并将线性运动趋势从原始坐标时间序列中予以剔除,获得了无线性趋势的残差时间序列。通过计算发现,唯一一个位于天山地区以外的作为参考而选择的KRTV站在十余年间站线性运动的趋势不明显,其他10个连续观测站的线性拟合的斜率均为正值,并且在大小上呈现出良好的区域一致性,说明该地区在过去十余年间存在整体的隆升趋势。随后,对残差时间序列进行了谱分析,利用Welch方法计算功率谱的谱指数。分析结果表明,除少数站(3个)的噪声模型可以表示为白噪声+闪烁噪声外,其他站均需要用白噪声+闪烁噪声+随机漫步噪声的模型描述(即其谱指数均小于-1)。最后对时间序列进行了小波多分辨率分析,利用Coiflets小波滤波器,提取出各个跟踪站的年周期项和半年周期项。并统计了各个测站周年项与半周年项的振幅以及最大值出现的月份。通过分析发现,各个跟踪站均具有明显的季节性变化项,并且这种变化表现出一定的区域性。这种季节性的变化趋势是由各种复杂的地球物理因素引起的。因此在进行高精度的地壳形变监测时,应当选择相同季节的进行GPS重复观测,以排除季节性误差的影响。