多类重力场模型的精度分析

分析国际公布的EGM2008、GECO和EIGEN-6C4等超高阶重力场模型及GOCO03S、GO_CONS_GCF_2_DIR_R5和GO_CONS_GCF_2_TIM_R5等低阶重力场模型的内符合精度。利用实测的GNSS/水准数据对各模型进行外符合精度的检核。分析6个模型在不同阶次组合的精度,进而选取可靠的截断阶次确定组合重力场模型。计算结果表明:EGM2008、GECO、EIGEN-6C4及DIR_R5四个重力场模型的阶方差均保持在mm级,而GOCO03S在191阶之后的精度达到dm级,TIM_R5模型在228阶之后的精度达到dm级; 6个重力场模型中,EIGEN-6C4模型的累计阶方差最小;EGM2008、GECO模型的互差阶方差在高频部分呈现差异,而在超高阶部分两种模型的互差阶方差符合性好;与EGM2008模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.063 m,精度提升幅度为15%,与GECO模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.060 m,精度提升幅度为23%,与EIGEN-6C4模型相比,其对应的组合重力场模型高程异常精度最优可达0.064 m,精度提升幅度为18%,因此,组合重力场模型能提高重力场模型高程异常的精度。     

利用Abel-Poisson径向基函数模型化局部重力场

多种类型高分辨率重力场数据的不断增加,使得在局部范围内精化重力场模型成为了可能。本文采用Abel-Poisson核将重力场量表示成有限个径向基函数线性求和的形式,对局部区域的多种重力场数据进行联合建模。为了提高运算速度,运用了基于自适应精化格网算法的最小均方根误差准则(RMS)来求解径向基函数平均带宽。以南海核心地区为例,联合两种不同类型、不同分辨率的重力场资料(大地水准面起伏6'×6'、重力异常2'×2'),构建了局部区域高分辨率的重力场模型。所建模型表示的重力场参量达到了2'×2'的分辨率,对原始的重力异常数据(2'×2')拟合的符合程度达到±0.8×10-5m/s2。结果表明,利用径向基函数方法进行局部重力场建模,避免了球谐函数建模收敛慢的问题,有效提高了模型表示重力场的分辨率。     

组合重力场模型的精度及其适用性分析

针对EGM2008、GECO及EIGEN-6C4重力场模型存在长波误差的情况,利用GNSS/水准数据在分析EGM2008、GECO及EIGEN-6C4模型高程异常精度基础上,分析GOCO03S、GO_CONS_GCF_2_DIR_R5、GO_CONS_GCF_2_SPW_R2、GO_CONS_GCF_2_TIM_R5 4个纯卫星重力场模型与EGM2008、GECO及EIGEN-6C4模型在不同阶次组合的精度,进而选取可靠的截断阶次确定组合重力场模型。计算结果表明:与EGM2008、GECO及EIGEN-6C4模型相比,各自对应的组合重力场模型高程异常精度最优分别可达0.061m、0.054m和0.059m,对应精度提升幅度分别为18%、31%和24%,因此,组合重力场模型能提高重力场模型高程异常的精度;利用EGM2008、GECO及EIGEN-6C4模型进行高程拟合的精度与利用组合重力场模型进行高程拟合的精度相当,这说明EGM2008、GECO及EIGEN-6C4模型存在的长波段误差也可通过一定的拟合模型进行削弱。     

利用卫星重力梯度与地面数据确定地球重力场的分析

本文利用简捷的球谐分析方法讨论了重力场元在地面和空间的谱分布特征和向下延拓问题,分析了各类测量数据求定重力场的最高分辨率及精度。结果表明,在一个低轨道卫星上以适当的精度(优于10~(-2)E)的重力梯度测量可以获得空间分辨率为100公里、精度高于5mgal和10cm的重力场和大地水准面。     

陆地重力精化技术软件平台的设计与实现

陆地重力精化技术是精确重力场信息、提供重力场应用保障的关键技术手段。介绍了陆地重力精化技术软件平台的设计思想和主要功能并对各部分涉及的关键技术进行了分析与阐述。软件平台由重力场数据处理、重力场数据应用与分析以及重力场数据可视化3部分组成。实现了重力观测数据的数据库管理,重力场数据处理的自动化,野外重力测量布点仿真和重力场信息的图形可视化等功能。     

陆地重力精化技术软件平台的设计与实现

陆地重力精化技术是精确重力场信息、提供重力场应用保障的关键技术手段.介绍了陆地重力精化技术软件平台的设计思想和主要功能并对各部分涉及的关键技术进行了分析与阐述.软件平台由重力场数据处理、重力场数据应用与分析以及重力场数据可视化3部分组成.实现了重力观测数据的数据库管理,重力场数据处理的自动化,野外重力测量布点仿真和重力场信息的图形可视化等功能.     

海洋重力场特征统计模型计算与分析

海洋重力场特征参数在地球重力场逼近计算和海上测量优化设计中具有重要的应用价值。基于卫星测高重力在海域具有覆盖范围广且分布均匀的独特优势，提出了利用最新卫星测高重力数据集开展海洋重力场特征统计模型计算和分析的研究方案，给出了代表误差和协方差函数模型参数的计算公式，定义并研究了海洋广义布格重力异常的变化特征，提出了等精度和非等精度拟合经验协方差函数的计算模型。利用中国近海及西太平洋海区超过50万个5'×5'方块的1'×1'网格卫星测高重力异常数据，首次计算得到一组有代表性的中国周边海域重力场特征统计模型参数，较好地揭示了海洋重力场有别于陆地重力场的变化特征，利用海面船测重力数据对计算结果进行了可靠性检核，提出了相应的模型参数修正方案和使用建议。     

多元化重力场信息系统构建

基于重力测量信息化建设的目的,在对重力场信息深入分析的基础上对多元化重力场信息服务及其应用进行了研究。建立了以多元化重力场信息为基础,集数据存储、处理、分发和应用于一体的服务体系。研究结果表明,构建基于多元化重力场信息数据库的重力场信息服务系统,能够使海量重力场信息的管理更科学、使用更高效、空间分布特性表现更直观;满足了重力场研究和应用部门的数据服务要求;实现了海量重力数据获取、处理和管理的自动化;提高了工作效率。     

多元化重力场信息系统构建

基于重力测量信息化建设的目的,在对重力场信息深入分析的基础上对多元化重力场信息服务及其应用进行了研究.建立了以多元化重力场信息为基础,集数据存储、处理、分发和应用于一体的服务体系.研究结果表明,构建基于多元化重力场信息数据库的重力场信息服务系统,能够使海量重力场信息的管理更科学、使用更高效、空间分布特性表现更直观;满足了重力场研究和应用部门的数据服务要求;实现了海量重力数据获取、处理和管理的自动化;提高了工作效率.     

EGM2008模型在中国某地区的检核及适用性分析

利用搜集的某地区225个GPS水准点数据对最新的超高阶全球重力场模型EGM2008进行了外部检核,并将其结果同EIGEN-5C、EIGEN-4C及EGM96等全球重力场模型进行了比较。外部检核结果表明,EGM2008模型相对其他全球重力场模型的整体精度有所提高。该地区的相对检核结果表明,可将EGM2008模型和GPS大地高相结合应用于低等级的水准测量和长距离的跨障碍物高程传递。     

EGM2008地球重力场模型的可视化探究

利用EGM2008地球重力场模型可以将地球重力场解析化,由此我们可以十分方便快速地表示和计算重力异常、高程异常、垂线偏差等其它重力场参数。本文运用Surfer软件将EGM2008重力场模型可视化,获取了全球和局部地区重力场相关参数的等值线图、线框图、3D表面图、影像图。     

基于高斯样条函数的局部重力异常场解析重构

重力匹配辅助导航理论大都建立在离散场的基础上的,为了研究基于连续场重力匹配算法以克服传统匹配算法的局限,必须建立精度高且具有良好解析性质的局部重力异常场解析模型。利用斐波那契数列寻优方法对一维高斯样条函数插值进行最优化,在此基础上提出了基于斐波那契数列寻优的二维高斯样条函数逼近局部重力异常场方法。为了提高寻优算法运算速度,将二维准则函数解耦为X方向和Y方向两个独立的一维准则函数,分别采用斐波那契数列寻优方法对这两个准则函数进行寻优以获取X方向和Y方向最优参数,最终得到高精度逼近局部离散格网数据的局部重力异常场连续解析模型。仿真实验中采用五组不同的参数对变化范围为-51.185mGal~86.1819mGal的重力异常场进行逼近。从最后的仿真实验结果可以看出采用最优参数时逼近绝对误差均值达到0.00069,相对误差均值更达到10-6级,能较好的满足了匹配导航要求,其逼近精度较采用其它非最优参数时均有较大提高,由此验证了文中提出的重构算法有效性。     

Slepian函数在月球局部重力场分析中的适用性分析

在分析Slepian函数数学性质的基础上,选取月球北极球冠区域为研究范围,结合CEGM02模型,研究Slepian函数在解算月球局部重力场和局部功率谱优缺点和适用范围。同时利用CEGM02、SGM150j、LP150Q、GRAIL660模型,分析不同模型的月球局部重力场-地形导纳及相关性。结果表明Slepian函数的局部正交特性在表达月球局部重力场方面有明显优势;由Slepian模型计算得到的局部重力场功率谱可信可靠带宽较大,但球冠边缘异常信号对谱分析结果高频部分带来较大不确定性;利用Slepian加窗的局部谱分析方法可以分析局部区域能量与全球的关系,但其谱分析结果可信可靠频段较窄,低阶段误差较大。4个重力场模型局部重力-地形导纳中低阶部分接近,高阶部分随阶次增大差距明显,可靠性降低。     

A simulation study of the errors of omission and commission for GRACE RL01 gravity fields

This paper examines the influence that certain omission and commission errors can have on the gravity field models estimated from the initial release of data (RL01) from the Gravity Recovery And Recovery Experiment (GRACE) satellite mission. The effects of omission errors were analyzed by limiting the degree and order to which the GPS and K-band range-rate (KBR) measurement partials were extended in the solution process. The commission error studies focused on the impact of an imperfect mean reference gravity field model on the solution. Combinations of both of these error sources were also explored. The nature of these errors makes them difficult to distinguish from the true gravity signal, so the exploration of these error sources was performed using simulations; however, comparisons to real-data solutions are provided. The results show how each of the specific error sources investigated influences the gravity field solution. The simulations also show how all of the errors examined can be sufficiently mitigated through the appropriate choice of processing parameters.     

扰动重力梯度的球冠谐分析建模

从球冠谐理论出发,详细推导了球冠坐标系下扰动重力梯度的无奇异性计算公式。基于Tikhonov正则化方法,利用GOCE卫星实际观测数据解算局部重力场球冠谐模型。数值计算表明,基于扰动重力梯度的球冠谐分析建模方法能够有效地恢复局部重力场中的短波信号,与GO_CONS_GCF_2_DIR_R5模型的差异在±0.3×10~(-5) m/s~2水平。     

利用残差地形模型空域法精化局部地球重力场

陆地高分辨率重力数据是超高阶重力场模型及其应用研究的基础,但现有的观测技术和手段限制了陆地重力测量的覆盖区域,全球仍有大量的重力测量空白地区.采用残差地形模型空域法,利用高通滤波技术提取航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)分辨率3"×3"的V4.1数据短...     

基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波

提出了一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法。该算法对Goldstein滤波方法进行了改进，使Goldstein滤波参数 依赖于局部信噪比，从而实现对低信噪比区域进行强滤波、高信噪比区域弱滤波。采用模拟数据和真实数据进行验证，结果表明新算法能有效抑制InSAR干涉图的噪声。     

利用航空重力梯度反演Kauring试验场三维密度结构

相对于传统的重力测量手段，重力梯度测量能够以更高的灵敏度和分辨能力反映出地下密度异常体的结构特征。由于拉格朗日经验参数在实测数据反演中存在不确定性，对预条件共轭梯度反演算法加以改进，利用L曲线的拐点值代替原反演算法中的拉格朗日经验参数作为正则化参数；为改善反演中存在的病态性问题并减弱核函数的快速衰减，将地下模型改进为不等间隔模型；为改善反演中解的非唯一性，利用重力梯度的5个独立分量进行联合反演；通过对澳大利亚Kauring试验场航空重力梯度张量进行联合反演，得到该地区异常体的三维密度分布，将重力梯度联合反演结果与之前的重力反演结果对比分析，发现在中心异常体附近沿线还分布着多个异常块体。结果表明，改进后的算法能够有效地利用实测重力梯度数据反演出密度异常体的分布信息。     

Preprocessing of gravity gradients at the GOCE high-level processing facility

One of the products derived from the gravity field and steady-state ocean circulation explorer (GOCE) observations are the gravity gradients. These gravity gradients are provided in the gradiometer reference frame (GRF) and are calibrated in-flight using satellite shaking and star sensor data. To use these gravity gradients for application in Earth scienes and gravity field analysis, additional preprocessing needs to be done, including corrections for temporal gravity field signals to isolate the static gravity field part, screening for outliers, calibration by comparison with existing external gravity field information and error assessment. The temporal gravity gradient corrections consist of tidal and nontidal corrections. These are all generally below the gravity gradient error level, which is predicted to show a 1/f behaviour for low frequencies. In the outlier detection, the 1/f error is compensated for by subtracting a local median from the data, while the data error is assessed using the median absolute deviation. The local median acts as a high-pass filter and it is robust as is the median absolute deviation. Three different methods have been implemented for the calibration of the gravity gradients. All three methods use a high-pass filter to compensate for the 1/f gravity gradient error. The baseline method uses state-of-the-art global gravity field models and the most accurate results are obtained if star sensor misalignments are estimated along with the calibration parameters. A second calibration method uses GOCE GPS data to estimate a low-degree gravity field model as well as gravity gradient scale factors. Both methods allow to estimate gravity gradient scale factors down to the 10⁻³ level. The third calibration method uses high accurate terrestrial gravity data in selected regions to validate the gravity gradient scale factors, focussing on the measurement band. Gravity gradient scale factors may be estimated down to the 10⁻² level with this method.     

全球位系数模型构建高精度局部重力场的Clenshaw求和

给出了勒让德函数4种模式的Clenshaw求和公式,在此基础上得到由全球位系数模型计算重力场参数的二阶Clenshaw求和公式,分析了EGM96与WDM94应用于某试验测区局部重力场的精度,为该测区在构建高精度局部重力场时初始全球位系数模型的选取提供了借鉴。