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。     

联合多代测高数据建立中国海域重力异常模型

本文联合T/P数据、T/P新轨道数据、ERS数据、GFO数据、GeosatGM数据和ERS-1/168数据,用测高卫星记录点的位置信息直接计算沿轨大地水准面的方向导数,结合测线轨迹方向的方位角在交叉点处推求垂线偏差,然后利用逆Vening-Meinesz公式计算了中国近海(0o～41oN,105o～132oN)2′×2′格网分辨率的海域重力异常模型。将其与CLS_SHOW99重力异常模型比较,统计结果表示与该模型差异的RMS为8.15mgal,在剔除差值大于20mgal的点(剔除3.3%)以后,RMS为4.72mgal;与某海区船测重力异常比较的RMS为8.91mgal。     

西太平洋海域卫星测高重力垂直梯度分布

从地球重力场基本理论出发,推导了重力垂直梯度计算的数值积分公式,并利用由多颗测高卫星联合反演的2'×2'海洋重力异常资料,解算了西太平洋海域重力垂直梯度.将计算所得的重力异常垂直梯度与现有资料进行比较,其差值均方根为±10.08E,表明两者精度相当.此外,还对差值大小和空间分布进行了深入分析.     

利用卫星测高数据反演海洋重力异常研究

全面研究了利用卫得测高数据反演海洋重力异常3种主要方法（即Stokes数据解析反解以及逆Vening-Meinesz公式）的技术特点，建立了3种算法的数学模型及其谱计算式，在以1440阶次位模型定义的标准场中完成了3种算法的数值比较和内部检核，通过仿真试验实现了3种算法的可靠性和稳定性检验，最后，本文利用卫得测高实测对南中国海地区的海洋重力异常进行了实际反演，并将反演结果同船测数据进行了比较。     

用T/P测高数据反演海域重力异常

以反解 Stokes公式为数学模型 ,应用由 T/ P测高数据计算的大地水准面高反演了海域平均重力异常 ,并与船测平均重力异常和 OSU91A位模型计算的平均重力异常进行了比对分析 ,得出了一些有益的结论。     

卫星测高数据的沿轨迹重力异常反演法及其应用

本文给出了一套基于直角坐标系下的垂线偏差求解重力异常公式 ,并将之发展成为一套新的沿轨迹重力异常求解公式。与其他方法相比 ,本方法无须求解交叠点处沿轨迹和跨轨迹方向的海面高斜率 ,仅需计算沿轨迹方向的海面高斜率 ,因而更为简洁、有效 ,而且分辨率可以更高并可与真正的沿航迹实际船测重力相比较、验证。据此 ,利用 Geosat/GM、ERS-1 /35天及TOPEX/Poseidon三种测高数据 ,反演了南中国海域 (0°～ 2 5°N,1 0 5°～ 1 2 2°E)的 2′× 2′重力异常—— IGG-S。通过与实际船测资料和国际同行提供的重力模型相比 ,IGG-S总体精度达到1 0× 1 0 - 5ms- 2。     

利用卫星测高资料反演中国近海海洋重力

本文利用Ｔｏｐｅｘ／Ｐｏｓｅｉｄｏｎ卫星测高资料,从快速Ｈａｒｔｌｅｙ交换（ＦＨＴ）基本概念入手,给出了Ｈｏｔｉｎｅ公式在平面近似、球面近似、Ｍｏｌｏｄｅｎｓｋｉｉ的 下,反演中国近海海洋重力的数学模型,另对ＦＨＴ处理中所需的坐标转换以及边缘效应等问题进行了讨论。同时,为改善长波特性的重力场信息,引入了Ｍ阶次的ＯＳＵ９１Ａ参考重力场对上述Ｍｏｌｏｄｅｎｓｋｉｉ模型进行了改化。     

卫星重力与卫星测高的研究进展

该文介绍了GRACE和GOCE重力卫星在地球重力场模型以及局部变化等方面的研究成果,介绍了卫星测高的检核与校验、全球和局部海平面变化监测、内陆湖和水库水位变化监测等方面的研究进展,对综合利用卫星重力、卫星测高以及合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)等技术方法监测冰川和冰盖变化的成果进行了介绍,重点介绍了南极冰盖变化监测的研究成果。对综合卫星重力、卫星测高、DInSAR、GNSS/水准、GNSS等多种技术在冰川冰盖、局部形变监测等方面的应用进行了展望。     

联合TOPEX/Poseidon,ERS2和Geosat卫星测高资料确定中国近海重力异常

处理了 TOPEX/Poseidon(第 9周期至第 2 4 9周期 ) ,ERS2 (第 0周期至第 44周期 )和Geosat/GM(第 1周期至第 2 5周期 )以及 Geosat ERM(第 1周期至第 66周期 )卫星测高资料 ,求解了各自卫星任务的交叉点和垂线偏差 ,利用逆 Vening- Meinesz公式确定了 2 .5′×2 .5′中国近海海洋重力异常 ,并与我国南海船测重力异常作了比较 ,其精度为± 9.3m Gal( 1 Gal=1 cm/s2 )。本文同时导出了严密的 2维平面卷积公式 ,它与 1维严密卷积公式计算结果差值的标准差为± 0 .1 m Gal,而 2维球面公式为± 0 .5 m Gal     

中国近海卫星测高数据处理与应用研究

本文围绕卫星测高原理、数据处理与应用,着 重对大地水准面、重力异常和海平面进行了探讨 和研究,研究范围涵盖了整个中国近海及其邻近 海域,包括部分西北太平洋海域.主要工作和成果 包括以下5个方面: 1.卫星测高原始观测数据的预处理.①原 始观测数据(Geosat/ERM/GM,ERS-1和 TOPEX/Poseidon)的误差分析与环境改正; ②多颗卫星测高数据处理与径向轨道误差的改 正--单,双星交叠平差;③卫星测高数据的共 线轨道(stacking)处理.     

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。     

CHAMP重力卫星结果在中国海及邻近海域的初步分析

利用世界上第一个采用高低卫_卫跟踪技术的CHAMP重力卫星计划导出的全新的高精度全球长波重力场模型EIGEN_1S结果 ,根据二维高斯滤波原理 ,基于相同空域尺度对卫星重力结果和由卫星测高解算的几种版本的海洋重力异常数据进行了长波部分的分析研究。结果表明 ,在中国海及其邻近海域卫星重力数据与卫星测高解算的海洋重力异常数据之间存在明显的偏差。     

高度计测距精度对沿轨迹重力异常反演的影响

应用求解沿轨迹重力异常的垂线偏差法以及求解空间分辨率的交叉谱分析法,建立了高度计测距精度与沿轨迹重力异常反演精度以及空间分辨率的关联性模型。首先依据卫星测高原理,给出了沿轨迹重力异常的误差传播公式,然后以此为基础通过推导交叉谱分析中一致性系数与信噪比的数学表达式,建立了高度计测距精度与空间分辨率的解析关系。数值仿真结果表明:雷达高度计测距精度与沿轨迹重力异常反演精度成正比关系,与空间分辨率成幂函数关系,即高度计测距精度提高m倍,沿轨迹重力异常反演精度提高m倍,全球海域平均空间分辨率提高m0.464 4倍。将数值仿真结果与相关文献中对实际测高数据的处理结果进行比较,验证了理论分析及模型的正确性。     

Bathymetric inversion of South China Sea from satellite altimetry data

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｏｃｅａｎｗｉｄｅｌｙａｎｄｄｅｅｐｌｙ ,ｗｅｎｅｅｄａｂｕｎｄａｎｔｏｃｅａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ .Ａｓａｎｅｓｓｅｎｔｉａｌｐａｒｔｏｆｓｕｃｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ,ｓｅａｆｌｏｏｒｔｏｐｏｇｒａｐｈｙｐｌａｙｓａｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎａｖａｒｉｅｔｙｏｆｍａｒｉｎｅａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ .Ｈｏｗｅｖｅｒ,ｔｈｅｈｉｇｈｃｏｓｔｆｏｒｏｃｅａｎｂａｔｈｙｍｅｔｒｉｃｓｕｒｖｅｙｉｎｇｌｉｍｉｔｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏ…     

利用测高重力梯度异常反演中国南海海底地形

根据位理论和挠曲均衡补偿理论,推导了重力梯度异常垂直分量与海深之间的关系。利用Geosat、ERS-1/2、T/PJ、ason-1、EnviSat-1卫星测高数据计算得到的南海海域重力梯度异常垂直分量,采用FFT求解法,反演了南海海域的海底地形,并与LDEO船测海深数据进行了比较,两者之差的RMS较大,在大于5 000m的海域达到了595.1 m。     

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。