随着空间技术定位精度的提高，台站坐标残差时间序列除了可以体现出传统意义上的噪声之外，还包含了更多有价值的信息。目前通过地球参考架生成的高精度空间技术台站坐标残差时间序列可以用来获取各种地球物理现象及板块运动的周期性变化规律。台站坐标残差时间序列中包含了目前具体产生机制还不明确的各种非线性运动，探索其规律及产生机制，对进一步提高参考框架的精度及维护和更新具有重大意义。　　为了探讨台站坐标残差时间序列的特点和影响机制，本文基于全球GPS、SLR、DORIS和VLBI四种技术台站的坐标残差时间序列数据，引入主成分分析法(PCA)和小波变换等方法对数据进行处理分析和评估，结合傅里叶变换，从台站坐标残差时间序列中提取出主要的周期项。试验表明，主成分分析法可以将时空矩阵分解成若干正交成分并提取出主成分分量。四种技术中，GPS台站坐标残差时间序列的东西方向具有线性漂移趋势，通过傅立叶变换拟合发现，全球大部分GPS台站都存在明显得非线性周期规律，以1年的周期项为主。其他三种技术由于台站数量少、数据缺失等原因，周期规律不明显。对四种技术台站坐标残差时间序列的分析及对与地球物理现象有关的信息进行特征识别，能够更好地为地球物理现象的研究而服务，从而为提高参考框架的精度做出贡献。　　连续区域GPS台站数据中可以反映出台站的线性和非线性的运动特征，然而除了非周期性误差外还包含由未模型化的系统性误差传播到GPS台站网坐标时间序列中形成的周期性误差，这些误差严重影响着对台站运动状态的分析。而共模误差被认为是时间序列误差的主要来源。本文对十年以上、数据较连续的全球GPS台站坐标残差时间序列，选择亚洲、欧洲和北美三个区域，引入主成分分析法对台站中存在的共模误差进行研究，分析得出:主成分分析法可以有效提取出区域台站坐标残差时间序列中存在的共模误差及共模误差的空间响应，其中主成分分量存在明显的一年周期项信号。台站残差时间序列中共模误差及其空间响应的提取和周期信号的分析可以去除共模误差对分析台站自身的形变特征的影响，分析其成因和噪声机制，对进一步提高地球参考框架的精度具有重要意义。