国家水准原点网重力异常影响

介绍了国家水准原点网的情况,概括了水准面不平行改正、空间重力异常、布格重力异常和重力异常改正的计算方法,并利用实测重力值和高程数据进行计算分析,发现该区域重力异常影响极其微小可忽略不计。     

局部地区布格重力异常的计算

概括了空间重力异常和布格重力异常的计算方法,计算了中安第斯山局部地区的空间重力异常、地形改正和布格重力异常,发现了其在海拔较高地区多为负值。     

从物理大地测量角度分析重力异常用于重力反演时所存在的误差及其改正

从重力异常△g的原始定义出发，对将其用于反演地球内部密度结构时，本身所存在的不合理性及其造成的误差进行分析和估算，并给出相应的公式。主要内容包括以下3个方面。1．重力异常中所包含的两个界面所造成的物理上的不确定性分析及其所造成的几何差异估计。2．当将实际重力与模型正常重力严格地视作为矢量，传统的重力异常或重力扰动由于未考虑垂线偏差所造成的误差分析和计算。3．对试图以具有确定物理意义的地球物理模型（如PREM）代替大地测量中的正常椭球作为正常场源时，共合理性及存在的问题进行分析，并分析对其对应的正常重力之间的差异进行估算。     

重力异常归算中的变密度改正及其对平均异常的影响

本文给出了重力异常的变密度层间改正、变密度地形改正计算公式。首次采用文中提出的移动拟合法，分别按变密度和常密度应用快速Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＦＦＴ）进行了平均空间异常的计算。证明应用变密度时提高了计算精度，在大山区对５′×５′值的影响一般在１０ｍｇａｌ左右。（１ｇａｌ＝１ｃｍ／ｓ２）。按本文提出的方案，完成５′×５′地壳密度参数的计算时，精度可达：０．０５ｇ／ｃｍ３     

利用时序InSAR技术分析北京及河北廊坊地面沉降

利用带大气估计模型的时序InSAR方法对24幅覆盖北京及河北廊坊的Envisat-ASAR影像数据进行了时序分析,获取了该地区2007年4月—2010年9月的地面沉降速率及均方差。发现了以北京朝阳区和通州区交界处为中心和以河北廊坊城区为中心的两个沉降区域,中心区平均沉降速率分别为35mm/a与22mm/a。研究区域形变速率均方差1.5mm/a。研究结果表明:利用时序InSAR技术进行城市地表沉降监测具有较好的精度及稳定性;产生该沉降的可能原因为地下水的开采、城市基础建设的发展及工业用地量、人为活动的增加。     

利用重力异常信息获取梯度全张量

重力位二阶梯度张量反应了重力异常的空间变化率[1],特别适合于探测或研究局部的小地质体及其细节.本文在地球外部重力场基本理论的基础上,围绕如何利用重力异常信息计算获取重力梯度张量的理论与方法展开了研究.通过实验对比,验证了重力梯度较之于重力异常更能反应细致的局部特征.     

利用重力异常反演马里亚纳海沟海底地形

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。     

精密水准测量中重力改正的归算

传统水准测量是高精度水准测量的重要手段之一。文章基于DiNi电子水准仪测量数据,针对长距离、高精度水准测量高程的多值性,对水准面不平行改正和重力异常改正的原理进行详述。将其应用于某城市二等水准网平差计算中,证明了精密水准改正的有效性和必要性。     

基于InSAR技术的珠三角地面沉降监测应用

运用In SAR技术开展珠三角地面沉降监测,研究其产生的机理、发展趋势和防治措施,就该区运用In SAR技术进行监测获取地表沉降动态结果,进一步研究了在植被覆盖密度大及水网密布区域开展In SAR监测的规律和特性,验证了监测结果的可靠性,分析了地表沉降的主要原因。     

基于超高阶重力场模型阶方差的截断误差分析

针对利用重力场模型方法计算地球外空间扰动引力的精度时,模型截断误差是主要的影响因素这一问题,该文利用重力场模型阶方差分析地球外部空间扰动引力截断误差,并与用重力异常阶方差Rapp模型进行比较。实验结果表明:在低阶低空部分,Rapp模型与实际重力异常阶方差相差最大,达到17.125 3mGal;重力场模型计算扰动引力与计算点高度有着密切联系,截断误差的大小随着高度的增加迅速衰减;当计算高度为0.2km时,使用36阶的模型计算扰动引力,截断误差达到25.957 8mGal;当计算高度超过400km时,即使用36阶模型,截断误差也可以控制在1.5mGal内。     

卫星重力梯度数据重力异常的精度分析

针对GOCE卫星确定的地球重力场模型精度的不确定性,对比分析GOCE位模型与多个不同重力场模型确定的重力异常,并将其分别与船测重力数据、南极航空重力数据、北极重力数据以及美国和中国台湾地面重力数据比较研究。结果表明:GOCE位模型的内符合精度最高,与地面重力观测数据符合最优;与船测以及航空重力测量符合相对较差、精度较低。研究表明,在一定精度前提下,GOCE卫星确定的重力数据可用于无人区,从而提高重力观测数据的覆盖率。     

区域重力调查成果在江苏地区高精度水准测量改正中的适用性分析

本文分析了空间重力异常精度对水准测量高差重力异常改正的影响.在江苏两处试验区分别采用实测重力和布格异常数据库两种改正方法,计算测段重力异常改正值,对比两者间的差异.结果表明:未顾及地形起伏的实测重力点分布是导致两种改正方法改正值差异大的主要因素;地形起伏较大区域,水准线路出现转折或倾斜过大时,需加测重力,采用实测重力进...     

重力异常对地下异常体边界的识别算法

针对常见的地下异常体边界处理算法存在着识别出的边界发散、不准确的问题,该文通过两组理论模型进行了多种边界识别方法的试算,以比较分析其各自的效果。结果表明:常见方法中,水平梯度、HTD法和Theta图法均能一定程度上反映出边界信息,但效果一般;而与其相比,该文在此基础上构建的3种基于更高一阶导数的边界识别滤波器能更有效、准确地提取边界信息;并且在不同深度异常体的组合模型中,改进二阶倾斜角ITA_2算子依旧能在有效均衡不同强度异常的同时,非常清晰地识别出不同深度异常体的边界,有利于实际工作中重力异常的解释。     

重力异常阶方差模型精度及其截断误差分析

在评估重力场模型计算空间扰动引力精度时,对模型截断误差常采用阶方差方法。文中将6种经典的重力异常阶方差模型与现有超高阶重力场模型的阶方差进行比较,TSD模型与重力场模型的差值最小。根据重力异常阶方差模型TSD,文中分析不同高度、不同阶次利用重力场模型计算空中扰动引力时截断误差的影响。实验结果表明:36阶模型截断误差最大径向和水平方向分别为26.455 1mGal、25.946 3mGal;360阶模型截断误差最大径向和水平方向分别为9.969 0mGal、9.960 9 mGal;2160阶模型截断误差最大径向和水平方向分别为2.538 5 mGal、2.538 1mGal;2160阶模型计算空中扰动引力时,即使在低空附近,截断误差在2.5mGal以内,计算高度超过5km,截断误差可以忽略;超过400km的高度,都可以用36阶模型计算,截断误差在1mGal以内。     

一种改进的InSAR城市地面沉降监测精度评价方法

针对InSAR沉降监测精度评定方法的单一性,综合考虑建筑物自身沉降和时空基准难以统一的问题,构建了改进的反距离权重插值模型。以宁波东部新城某沉降区域的PS-InSAR监测结果为试验数据,在统一时空基准的前提下,利用改进IDW插值模型对监测结果进行精度评定,并以交叉验证的方式验证了该插值方法的准确性。试验证明：通过对比两个实测水准点,使用改进的IDW插值获取的InSAR监测结果误差为0.3和0.8,相比于普通IDW和Kriging方法提高了大约1.1 mm。     

利用InSAR数据的格尔木市地表沉降监测

InSAR及其相关技术在城市地面沉降监测中具有独特优势。本文采用2015年12月4日至2018年1月10日间的37景Sentinel-1卫星SAR影像数据,基于InSAR时间序列分析技术,对地处高原的格尔木市市区及其周边进行了地表形变监测。结果表明,基于相干性等指标共提取了252 889个相干点,每平方千米平均有501个相干点,后续经相干点分析计算后掩模去误差较大的点后,实际使用相干点252 035个;格尔木市及其周边郊区的整体沉降速率均在5 mm/a以内,未发现明显的沉降区域或大面积的沉降带,市区南部的沉降速率低于北部。     

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。     

InSAR生成DEM中WRF大气校正

利用星载重复轨道合成孔径雷达干涉测量InSAR技术获取数字高程模型(DEM),无法避免大气延迟效应的影响。InSAR大气校正的方法很多,但在DEM获取方面的大气校正研究却非常少见。本文研究星载重轨InSAR生产DEM时利用大气数值模式WRF(Weather Research and Forecasting model)得到的水汽结果进行大气校正的问题,重点讨论大气校正的策略,包括WRF模式设置和大气校正时机的选择,简要介绍了基于WRF运算结果的大气校正方法。利用Terra SAR-X数据进行实验,检验了所提出方法的有效性,证明了在干涉相位解缠前进行大气校正,比在相位解缠后进行的效果更好。将所提出方法应用于多基线、多波段InSAR干涉结果融合中,实验结果表明大气校正能够有效降低误差,对于相干性较高的地区效果更好。