顾及海底地形非线性项的最小二乘配置反演方法

针对目前常用的反演海底地形方法主要考虑海底地形和卫星测高重力数据线性趋势项而忽略非线性项影响现状,提出了顾及海底地形非线性项的最小二乘配置反演方法.选择日本海某海域作为目标海区,利用卫星测高重力异常和重力异常垂直梯度数据作为输入源进行了方法试算并构建了相应的海深模型,然后以实际船测海深作为外部检核参考,评估了反演模型效能,同时分析了反演模型频谱特征.目标海区试验结果表明:相较于本文仅仅考虑海底地形和重力数据线性趋势项采用最小二乘方法建立的海深模型,基于最小二乘配置方法,利用相同重力异常和重力异常垂直梯度数据获得的目标海区反演海深模型检核精度最低分别提高了大约2.5倍和3.5倍,相对精度最高分别提升了9.76％ 和13.07％,极大地提升了海底地形建模质量;采用本文方法建立的海底地形模型在研究海域表现良好,反演模型与S&S V18.1、ETOPO1、GEBCO和BAT_VGG模型在研究海域相关系数均达到了0.95以上;在研究海区本文模型检核精度与S&S V18.1相当,远远优于ETOPO1等海深模型;本文模型可有效改善船测海深相关波段信息(本文反演波段范围为15～160 km),其中重力异常垂直梯度构建的海深模型相比重力异常为输入源建立的海深模型改善船测海深相关波段信息更为明显,验证了本文方法的可行性和有效性.     

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.     

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。     

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%。     

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。     

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。     

采用重力异常的导纳理论推估海底地形

系统探讨了采用重力异常的导纳理论推估海底地形的方法。在频率域内对海底地形和重力异常的相关性进行了分析,确定在20~300 km波段内两者相关系数最高,适合通过重力异常反演。以皇帝海山链为例,分别采用未补偿导纳模型和顾及挠曲补偿的导纳模型开展研究,其中涉及的地壳厚度和有效弹性厚度等参数通过均衡响应函数法得到。引入余弦低通滤波器,有效地解决了向下延拓过程中产生的高频震荡问题。算例结果表明,采用重力异常的导纳理论能够有效地反演海底地形,结果真实可靠,反演模型的相对精度在6%左右,与ETOPO1模型相当,且能够刻画出ETOPO1模型中未显现的地形细节。由于地形变化剧烈,反演模型在海山链沿线附近精度不甚理想。     

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。     

利用扰动重力数据反演海底地形的高斯曲面函数估计方法

利用2017年1月—2020年12月的SARAL卫星测高数据反演得到南海海域1′×1′格网扰动重力数据,通过与船载重力数据比较,精度达到5.5 mGal。提出了利用重力数据及高斯曲面函数求解区域特征参数进而估计海底地形模型的方法,利用SARAL卫星反演获得的重力数据在南海海域开展了计算试验。结果表明,利用ETOPO-1先验模型,在10×10格网一组划分条件下估计得到的1′×1′海底地形精度相对于先验模型提高了约10 m;利用DTU18先验模型,在9×9格网一组划分条件下估计得到的1′×1′海底地形精度相对于先验模型提高了约9 m。计算结果表明,利用卫星测高反演得到的重力数据,通过高斯曲面函数解算获得的5个特征参数,可以在一定程度上代表相应区域海底地形的曲面特征,进而可在不依赖外部实测数据条件下对先验海底模型进行精化。对于曲面估计而言,格网划分越小,曲面函数就越能反映区域变化特征。因此,对于未来卫星测高技术发展而言,更高分辨率的重力场探测技术有望继续提升海底地形细节的反演能力。     

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%。     

融合卫星测高和船测重力数据的非均匀密度点质量方法

融合多源海洋重力数据是提升极地、近岸和海底地形复杂区域卫星测高反演海洋重力场模型精度的重要途径.利用国际公开的船测重力数据与测高重力场模型,以琉球群岛附近海域为例,本文分析了点质量密度和船测重力数据分布对点质量模型融合精度的影响,结合船测重力数据分布,构建了基于迭代移去恢复的非均匀密度点质量模型.在相同船测重力约束下,非均匀密度点质量模型融合精度较均匀密度的点质量模型提升可达12％.     

海底地形高次项对海面重力信息影响分析

为了尽可能利用海面重力数据所含地形相关信息,提升依据重力数据反演海底地形结果质量,选择南中国海为试验海区,详细研讨了频率域不同阶次海底地形正演恢复海面重力异常和重力异常垂直梯度在不同海底地形环境下的影响。数值分析试验结果表明,一次项海底地形正演结果对重力信息贡献起主要作用,随着海底地形阶次的增加,相应阶次海底地形正演海面重力信息的幅度不断减弱;海底地形起伏剧烈且起伏幅度较大海区,高阶次海面重力异常和重力异常垂直梯度变化明显,而地形平坦海区正演的海面重力信息变化微弱;重力异常垂直梯度相比重力异常对海底地形高频部分更加敏感,在试验海区依据海面重力数据反演海底地形过程中,若输入数据源为重力异常,建议顾及至二次项海底地形,若输入数据源为重力异常垂直梯度,建议顾及至三次项或者四次项海底地形,从而尽可能利用海面重力数据所包含信息。     

中国海及邻近海域2′×2′海底地形

利用由Seaset、Geosat、ERS_1和Topex/Poseidon卫星测高结果解算的 2′× 2′重力资料进行重力场分离 ,提取与海底地形起伏相关的重力异常 ,结合 5′× 5′ETOPO5海底地形资料进行反演 ,得到了中国海及邻域 2′× 2′高精度、高分辨率的海底地形结果。     

中国似大地水准面

采用移去-恢复技术,利用我国高分辨率DTM和重力资料推算我国大陆重力大地水准面;然后再和我国GPS水准所构成的高程异常控制网拟合,推算具有分米级精度,15′×15′分辨率的我国大陆大地水准面.利用全国地壳运动监测网络的80余个高精度GPS水准点进行外部检核,检核结果证实和原设计精度完全一致即该大陆大地水准面的绝对精度,在东经120°以东,高于±0.3 m,在东经120°以西,北纬36°以北,±0.4 m, 36°以南,±(0.4～0.6) m.利用卫星测高数据计算垂线偏差,反解我国海域大地水准面.为了检核,由测高垂线偏差反演为重力异常,与海上万余点船测重力值进行了外部检核;同时将上述反演的重力异常推算大地水准面,与直接解得的相应结果进行比较作为内部检核.由重力和GPS水准数据推算的上述大陆大地水准面,和主要由卫星测高数据确定的海洋大地水准面,二者之间一般都存在以系统误差为主的拼接差.顾及这一现象和结合我国在陆海大地水准面拼接区重力资料稀疏的实际,研究提出了扩展拼接技术,即在沿海选取部分陆海毗邻的局部地区,在这局部地区内,陆地用实测平均重力格网数据,海洋用测高平均重力格网数据,统一推算陆海局部重力大地水准面.然后利用这一局部大地水准面的陆地部分和已经GPS水准校正的陆地大地水准面进行拟合.最后将拟合参数校正中国全部海域的测高重力大地水准面,而保持陆地部分大地水准面不变,以最大限度的削弱拼接点和测高海洋大地水准面的系统误差.     

中国新一代高精度、高分辨率大地水准面的研究和实施

采用移去恢复技术，利用我国高分辨率DTM和重力资料推算我国大陆重力大地水准面;然后再和我国GPS水准所构成的高程异常控制网拟合,推算了具有dm级精度、15′×15′分辨率的我国大陆大地水准面。利用全国地壳运动监测网络的80余个高精度GPS水准点进行外部检核，检核结果证实和原设计精度完全一致，即该大陆大地水准面的绝对精度,在东经102°以东高于±0.3m，在东经102°以西、北纬36°以北为±0.4m，36°以南为±(0.4～0.6)m。利用卫星测高数据计算垂线偏差，反解我国海域大地水准面。为了检核，由测高垂线偏差反演为重力异常，与海上万余点船测重力值进行了外部检核；同时用上述反演的重力异常推算大地水准面，与直接解得的相应结果进行比较作为内部检核。由重力和GPS水准数据推算的上述大陆大地水准面，和主要由卫星测高数据确定的海洋大地水准面，二者之间一般都存在以系统误差为主的拼接差。顾及这一现象并结合我国在陆海大地水准面拼接区重力资料稀疏的实际，研究提出了扩展拼接技术，即在沿海选取部分陆海毗邻的局部地区，在这局部地区内，陆地用实测平均重力格网数据，海洋用测高平均重力格网数据，统一推算这陆海局部重力大地水准面。然后利用这一局部大地水准面的陆地部分和已经用GPS水准校正的陆地大地水准面进行拟合。最后用拟合参数校正中国全部海域的测高重力大地水准面，从而保持陆地部分大地水准面不变，最大限度地削弱拼接点和测高海洋大地水准面的系统误差。     

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     

海岸带航空重力测量的初步结果及分析

2008年4月至7月，利用航空重力测量系统CHAGS对某海岸地区200km×200km区域进行了重力测量。本文概述了测量情况，介绍了航空重力测量数据处理方法。数据处理结果表明，在中等湍流条件下，交叉点重力异常不符值的标准差为3．0mGal；与卫星测高反演结果相比，5’×5’格网平均重力异常的精度为4．6mGal。     

珠海市陆海统一似大地水准面的确定

针对通常的似大地水准面模型较少涉及海域的情况,该文基于重力数据和地形数据,采用顾及各类地形位及地形引力影响的第二类Helmert凝集法计算了珠海重力似大地水准面;利用高分辨率和高精度的地形数据来恢复大地水准面短波部分,提高了似大地水准面的精度;利用25个高精度全球卫星导航系统水准资料与重力似大地水准面进行了独立比较,其精度为0.012m;然后,采用球冠谐方法,将重力似大地水准面与25个全球卫星导航系统水准数据联合,建立了珠海市海陆统一的似大地水准面模型,其精度为0.008m;最后,利用15个全球卫星导航系统/水准点对似大地水准面模型进行了外部检核,精度为0.010m。     

卫星测高反演海洋重力异常的精度分析

针对卫星测高技术中由于大地水准面取值受各项误差影响导致精度较低的问题,该文联合多源多代卫星测高数据,基于逆Vening-Meinesz公式确定海洋重力异常,进一步对海洋重力异常进行内部和外部检核。结果表明,卫星测高反演的海洋重力异常与EGM2008比较的精度为±7.116mgal;与船测重力异常比较的精度为7.417mgal,这与国际上对测高重力异常与船测重力异常比较精度一致。     

顾及残差约束的多面函数法融合卫星测高和船载重力

融合多源重力数据是精化局部区域重力场的必要手段。本文通过引入残差约束因子,改进了基于多面函数的多源海洋重力数据解析融合方法。以日本群岛附近海域为例,使用卫星测高反演重力场模型和船载重力数据,分析了分块大小、融合船载重力数据量及其分布对该方法的影响,并与改进前多面函数法及最小二乘配置法的结果进行比较,验证了改进方法的可靠性和有效性。与验证船载重力数据相比,顾及残差约束的多面函数法精度最好,极值和标准差均显著下降。与多面函数法相比,不仅较好地改善了控制船载测点附近的不符值,而且将其较好地推估至整个区域的船载观测数据之间,残差分布合理,且无明显测线状误差。