利用多元回归分析反演西南印度洋区域海底地形

针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆起。     

联合多源重力数据反演菲律宾海域海底地形

对比分析重力-海深的“理论导纳”和实际数据的“观测导纳”,获得研究海域有效弹性厚度理论值为10 km。联合重力异常和重力异常垂直梯度数据,应用自适应赋权技术,采用导纳函数方法构建菲律宾海域1'×1'海底地形模型。试验发现,当重力异常垂直梯度反演海深结果与重力异常反演海深结果的权比为2∶3时,所构建的海深模型检核精度最高。同时,联合多源重力数据反演海深能够综合重力异常和重力异常垂直梯度在对待不同海底地形上的反演优势,生成精度优于单独使用重力异常数据和重力异常垂直梯度数据反演的海底地形模型。以船测数据作为外部检核条件,反演模型检核精度略低于V18.1海深模型,而相较于ETOPO1海深模型和DTU10海深模型检核精度分别提高了27.17%和39.02%左右;反演模型相对误差的绝对值在5%范围内的检核点大约占检核点总数的94.25%。     

联合多源数据确定中国海及周边海底地形模型!

联合船测海深、重力异常和垂直重力梯度异常数据,构建了中国海及周边地区1′×1′海底地形模型。船测海深数据主要用于构建波长大于200km波段的海底地形,垂直重力梯度异常数据用于反演100~200km波段内的海底地形,而重力异常数据用于反演波长小于100km波段的海底地形。以船测海深为检核参考,考察了本文模型在南中国海和菲律宾海地区的精度。结果表明,本文模型精度优于ETOPO1、GEBCO和DTU10模型,在南中国海地区与斯克里普斯海洋研究所(Scripps Institute of Oceanography,SIO)的海底地形模型V15.1精度一致,在菲律宾海地区较V15.1模型精度提高了约8.2%。     

由垂直重力梯度异常反演全球海底地形模型

本文给出了海底地形起伏与垂直重力梯度异常之间的响应函数关系。据此,联合船测海深和垂直重力梯度异常数据,构建了全球75°S~70°N范围内1′×1′海底地形模型。以船测海深为检核参考,考察了本文模型在印度洋南部和西北太平洋地区的精度。结果表明,在考察区域内,本文模型精度优于ETOPO1、GEBCO和DTU10模型,且在印度洋南部与SIO的最新海底地形模型V15.1精度相当,在西北太平洋地区略优于V15.1。探讨了高次项和地壳均衡现象的影响量级,发现两者对反演结果的影响很小,可以忽略。通过与重力异常反演结果的比较,发现垂直梯度异常反演在中短波长部分（100~200km）表现较优。在西北太平洋地区,联合重力异常和垂直梯度数据进行海底地形反演计算,反演结果的精度较V15.1模型提高了约29.5％,说明联合这两种数据可以计算精度更高的海底地形模型。     

导纳函数的中国南海海底地形模型

针对目前大面积海域依然存在海深测量数据空白的问题,该文选取中国南海4°×4°(12~16°N,115~119°E)海域范围为研究区域,通过频率域上的相关性分析,得到重力异常在30~130km波长范围与研究海域海底地形的相关程度较高。以ETOPO1海深模型作为先验模型,应用导纳函数实现了在无船测数据情况下对海深的反演,最终得到1′×1′的海深模型。将反演结果与检核点进行比较发现,模型1在2 500m以上海域相对误差较小,反演精度较高;2 500m以下海域相对误差变化大,反演精度较低。无船测数据环境下,适当加入一定数量船测海深值作为控制点得到的海深模型2,相较于未加控制点的模型1,在1 000m以下水深处的标准差明显优于模型1,与检核点的差值精度最大提高了45%左右。     

应用重力地质方法反演皇帝海山的海底地形

论述了采用重力地质方法(GGM)反演海底地形的基本原理,并使用该方法计算了皇帝海山南部的海底地形模型,与现有的海深模型和船测海深数据相比,其精度略高于ETOPO2模型。与经典方法相比,GGM方法不需引入先验模型,不必考虑海底的均衡状况,模型简单,易于计算。     

顾及局部地形改正的GGM海底地形反演

研究了顾及局部地形改正的GGM(gravity-geologic method)海底地形反演方法,采用该方法反演了印度洋Rodriguez三联点区域的1 ′×1′海底地形模型,说明了反演计算过程及结果的有效性.同时将该方法应用于南中国海内4°×4°区域的海底地形的反演.与船测海深比较发现,在研究区域内,GGM方法反演得到的海深模型精度优于ETOPO1模型,并且在南中国海研究区域内,改进方法大大提高了海底地形的反演精度.     

利用卫星资料研究中国南海海底地形

基于海洋重力异常与海深之间的密切关系 ,推导了利用FFT技术由重力异常计算海深的模型 ;利用该模型联合卫星测高数据和海洋重力资料反演了中国南海 2 .5′× 2 .5′海底地形 ;探讨了各种地球物理信息对于反演海底地形的影响     

改进的重力地质法及其在中国南海地区海底地形反演中的应用

为进一步提高传统重力地质法（gravity-geologic method,GGM）反演海底地形的精度,顾及海底地形非线性项对GGM进行改进。采用改进的GGM反演了中国南海地区空间分辨率为1’×1’海底地形模型,并利用船测水深检核点对反演结果进行了精度评定,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,忽略海底地形非线性项会在起伏约2 km的山区引起约50 mGal偏差;改进的GGM能有效地从短波重力异常中恢复海底地形的非线性项;获取的海底地形结果与ETOPO1、SIOV23.1及传统GGM反演模型相比具有最高的精度,与检核点差异的均方根为130.4 m;与传统GGM法反演结果相比,改进GGM获得的结果在黄岩海山链附近精度提高10.8 m,在中沙群岛附近精度提高4.7 m。     

联合卫星测高技术的船载声呐测深测线密度设计

针对目前船载声学海深测量技术应对大面积海域海底地形数据获取效率仍然较低的问题,提出了联合卫星测高技术的船载声呐测深测线布设技术方案;并结合目标海域重力数据复杂程度,给出了满足海底地形模型构建精度需求的测线密度布设指标.首先利用导纳函数反演方法恢复实验中16块海域海底地形;然后联合水深测量控制点,应用自适应测线密度计算方法得到各区域的最佳测线布设密度指标;最后选择目标海域7个重力异常特征参量为参考,引入主成分分析法探讨了各区域的重力数据复杂程度.实验结果表明,目标海域重力数据复杂程度与最佳船测海深测线密度存在较强的相关性.在三等海道测量精度标准下,不同复杂程度区域的测线密度存在1'～9'的较大差别,复杂区域需要布设的测线明显较密.