GOCE引力梯度的频谱分析及滤波

GOCE卫星提供的梯度数据含有非常大的低频误差,如何处理这种误差是GOCE数据处理中最为关键的工作之一.本文根据GOCE卫星的运行情况,首先分析了梯度数据的频率特性,推导了频率与阶次的对应关系;并在此之上,介绍了针对低频误差的滤波方法,即移去恢复和向前向后滤波方法,前者可解决滤波中的低频信号损失问题,后者则主要解决了滤波中的相位漂移问题.最终结果表明:引力梯度的时间频谱与球谐展开中的阶次虽不是一一对应的,但各阶所对应的最大截止频率与阶次却有一定的显式表达.同时也表明,本文所采用的滤波方法是有效的,达到了消除低频误差但保留观测频段信号的目的.     

引力梯度归算的模拟计算

引入引力梯度不变量后可将GOCE卫星观测数据简化成扰动位的径向二阶导数边界条件,由于卫星轨道不规则性给解算带来了很大的困难,因此解算过程中需要将在轨道上建立的边界条件延拓到如平均球面这样的规则曲面上来,由此便需要对引力梯度的延拓或归算等问题展开研究.本文依据Taylor展开讨论了引力梯度的归算方法,并针对EGM2008模型进行了模拟计算,结果表明本文给出的归算方法便于实施、提高精度效果明显,能有效地恢复引力场的位系数.顾及到GOCE引力梯度数据的实际观测精度,建议实施二次归算.     

GOCE卫星监测的中国区域重力异常

介绍了利用最新一代重力卫星GOCE(Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer)重力场模型数据计算重力异常的原理和方法,采用最新发布的GOCE重力场模型数据(2009年10月-2010年7月)计算了中国区域(70°～130°E,15°～55°N)的重力异常,为了进一步分析重力异常与区域地质构造及地震活动性的对应关系,将计算结果与中国区域地形、地震活动区域等资料进行了对比分析,结果表明利用GOCE重力场模型数据计算的重力异常能够较好的反映区域地质构造分布特征,而且强震震中通常位于重力异常变化剧烈的高梯度带上.     

引力梯度不变量与相关边界条件

本文研究了以引力梯度的不变量作为基本数据来进行地球引力场恢复的方法. 该方法的特点是, 处理的数据只与卫星定位数据和引力梯度观测数据相关, 而与卫星的姿态无关. 首先从不变量出发对扰动位作了线性化展开, 得到了一般的线性化模型, 即: 卫星轨道上边界条件的一般形式; 其次在球近似下推导了该线性化模型的表达式, 并给出了相应的球谐级数解算方法; 然后进一步顾及了J₂项的影响, 改进了球近似模型, 得到了顾及J₂项情况下关于扰动位的边界条件, 并给出了相应的解法; 利用EGM96引力场模型对建立的边界条件的理论精度进行了验证和引力场恢复试验, 结果表明: 球近似模型的平均精度达到了10^-7, 恢复模型的阶次能达到200阶, 而顾及J₂项模型的平均精度则达到了10^-8, 恢复的阶次则可以达到280阶; 最后从理论上证明了使用不变量作为基本数据不会使数据组合的误差放大, 而且针对GOCE计划的情况论述了不变量的计算方法.     

基于区域滤波的GOCE稳态海面动力地形和地转流

基于频域法,利用最新的GOCE卫星重力场模型和卫星测高数据计算了稳态海面动力地形.结合海洋表层漂流浮标的观测结果,对稳态海面动力地形进行了最优空间滤波尺度分析,给出了区域、纬度带和全球稳态海面动力地形的最优空间滤波尺度因子.在此基础上,给出了全球和区域地转流.结果表明:在中高纬度和全球区域,可以分别获得空间尺度优于102 km和127 km的稳态海面动力地形信息.与海洋表层漂流浮标对比可知,在强流区域,采用稳态海面动力地形得到的地转流速可以解释观测浮标流速的70%;在中高纬度区域,由GOCE重力场得到的地转流略优于对应的GRACE结果;在近赤道区域,由GOCE重力场得到的地转流精度略低于对应的GRACE结果;在北大西洋和阿古拉斯强流区域,由GOCE得到的地转流场明显优于对应的GRACE结果,其精度分别提高了16%和24%.     

由GOCE引力场模型和CNES-CLS2010平均海面高计算的稳态海面地形

利用欧空局发布的三组GOCE引力场模型及CNES-CLS 2010平均海面高数据,计算得到了全球的稳态海面地形,进而得到了全球地转流速度图.在此基础上重点对黑潮进行了对比分析.结果表明:GOCE不同组解的稳定性较好,所计算的稳态海面地形的差异基本在厘米量级内,这间接表明了GOCE引力场模型提供的大地水准面的精度达到了厘米量级.此外,通过将GOCE与GRACE相应结果进行对比发现,GOCE可提供更多的局部信息,特别是对于流速快、水流窄的边界流,如黑潮、墨西哥湾流等,GOCE所得结果更加清晰,速度也更精确.     

融合GOCE和GRACE卫星数据的无约束重力场模型Tongji-GOGR2019S

本文在法方程层面融合GOCE卫星的V_xx、V_yy、V_zz和V_xz重力梯度分量观测数据和GRACE卫星观测数据,采用直接法解算了220阶次的重力场模型Tongji-GOGR2019S.首先利用ⅡR带通滤波器在5~41 mHz的重力梯度带宽范围内对约24个月的GOCE重力梯度观测方程进行无相移滤波处理,并组成解算220阶次重力场模型的法方程,各梯度分量根据相对于参考模型统计精度进行定权;然后与13.5 a GRACE数据建立的180阶次Tongji-Grace02s重力场模型的法方程进行叠加,解算了220阶次的无约束纯卫星重力场模型Tongji-GOGR2019S.利用EIGEN-6C4重力场模型、GNSS/水准数据、DTU15重力异常数据以及欧洲区域似大地水准面模型EGG2015等数据对Tongji-GOGR2019S模型精度进行全面的检核评定,结果表明：引入GOCE卫星梯度数据后,高于72阶的位系数精度优于Tongji-Grace02s模型,Tongji-GOGR2019S模型的整体精度接近同阶次的DIR-R6等GOCE卫星第6代模型.

     

融合GOCE和GRACE卫星数据的无约束重力场模型Tongji-GOGR2019S

本文在法方程层面融合GOCE卫星的V_xx、V_yy、V_zz和V_xz重力梯度分量观测数据和GRACE卫星观测数据,采用直接法解算了220阶次的重力场模型Tongji-GOGR2019S.首先利用ⅡR带通滤波器在5~41 mHz的重力梯度带宽范围内对约24个月的GOCE重力梯度观测方程进行无相移滤波处理,并组成解算220阶次重力场模型的法方程,各梯度分量根据相对于参考模型统计精度进行定权;然后与13.5 a GRACE数据建立的180阶次Tongji-Grace02s重力场模型的法方程进行叠加,解算了220阶次的无约束纯卫星重力场模型Tongji-GOGR2019S.利用EIGEN-6C4重力场模型、GNSS/水准数据、DTU15重力异常数据以及欧洲区域似大地水准面模型EGG2015等数据对Tongji-GOGR2019S模型精度进行全面的检核评定,结果表明：引入GOCE卫星梯度数据后,高于72阶的位系数精度优于Tongji-Grace02s模型,Tongji-GOGR2019S模型的整体精度接近同阶次的DIR-R6等GOCE卫星第6代模型.     

GEM10B地球模型在中国及其邻域内的重力垂直梯度分布

本文根据GEM 10B地球模型引力位球函数的展开系数,利用Rapp给出的球函数递推公式,计算了该模型在中国及其邻域内的重力垂直梯度分布,并对所得结果进行了初步分析.     

宜川—泰安重力剖面布格重力异常及归一化总梯度的构造意义

利用宜川—泰安剖面高精度重力观测及GPS测量结果,计算得到该剖面较为精细的垂向一阶导数梯度和布格重力异常归一化总梯度图像.结合前人相关研究结果,本文认为垂向一阶导数梯度主要反映浅部异常场源的位置和低密度地质体的特性.利用该梯度图像,对宜川—泰安剖面经过的7条主要断裂及其空间分布特征进行分析解释,并推测各断裂的可能埋深和性质.      

基于实测重力异常和地形数据确定重力梯度的研究

本文利用澳大利亚北领地West Arnhem Land 地区实测重力异常数据并联合DEM(9")和SRTM3(3")地形高程数据,使用移去-恢复技术和Stokes积分方法计算了该地区两条剖面的重力梯度及其功率谱密度,使用FFT方法解算了整个地区的重力梯度值,结果证明了联合重力异常数据和高分辨率地形高程数据能有效地提高重力梯度的解算精度;功率谱密度的计算结果与国外成熟的重力梯度功率谱密度模型相吻合,表明高于0.3 Hz频率范围的功率谱密度可看做噪声,为重力梯度数据处理中噪声的辨别和剔除提供了借鉴,另外对重力梯度辅助导航基准图的构建以及重力梯度测量系统的标定提供了有益的探索.     

利用GOCE和GRACE卫星观测数据确定静态重力场模型

高精度静态卫星重力场模型在全球海洋环流研究、全球/区域数字高程基准面确定等领域有重要应用,本文研究仅利用GOCE卫星和联合GRACE卫星观测数据确定高精度高阶次静态重力场模型.利用GOCE卫星全周期高精度引力梯度分量(V_xx、V_yy、V_zz和V_xz)观测值基于直接最小二乘法构建300阶次的SGG(Satellite Gravity Gradiometry)法方程,并利用卫星跟踪卫星观测值基于点域加速度法构建130阶SST(Satellite-to-Satellite Tracking)法方程,然后利用方差分量估计联合SGG和SST法方程确定300阶次纯GOCE卫星重力场模型GOSG02S.利用全周期GRACE观测数据由动力学方法解算了180阶次的SWPU-GRACE2021S模型,并将其对应法方程与GOCE卫星法方程联合解算了GRACE和GOCE的联合模型WHU-SWPU-GOGR2022S.分别基于XGM2019模型和GPS水准数据对本文解算的三个模型GOSG02S、SWPU-GRACE2021S和WHU-SWPU-GOGR2022S在频域和空域进行了精度分析,结果表明,GOSG02S和WHU-SWPU-GOGR2022S模型与GO_CONS_GCF_2_DIR_R6、GO_CONS_GCF_2_TIM_R6、GO_CONS_GCF_2_SPW_R5、GOCO06s和Tongji-GMMG2021S等使用了GOCE卫星全周期数据的模型精度相当,精度差异基本都在毫米量级;SWPU-GRACE2021S模型在160阶次之前与国际主流GRACE卫星重力场模型ITSG-Grace2018s和Tongji-Grace02s精度相当.

     

A comparison of GOCE gravitational models with EGM2008

Four new gravity field models from GOCE, two of them combined with GRACE, are compared here with EGM2008. The objectives are to look into the differences in consecutive ranges of the spherical harmonic expansion globally as well as in selected geographical regions and in the regions of the various data sources used for EGM2008. In general, GOCE is able to contribute to improved global gravity models in the spherical harmonic range between 120 and 200 (and above). The agreement between EGM2008 and the GOCE models is very good in well-surveyed regions such as North America, Europe and Australia, with geoid RMS-differences on the order of 4–6 cm. In other regions, where the surface gravity data available for the development of EGM2008 were poor, such as South America, Africa, South-East Asia or China the RMS-differences are on a level of 30 cm. Here GOCE leads to a significant improvement. These findings are confirmed by the analysis of the areas of the various EGM2008 data sources. In the regions of the so-called “fill-in” data of EGM2008 RMS-geoid height differences are high. In Antarctica GOCE also gives important improvements in terms of spatial resolution and accuracy. In general, the agreement between EGM2008 and the GOCE-models up to degree and order (d/o) 200 is good, with a global (excluding the polar gaps of GOCE orbits, throughout) geoid difference RMS of 11 cm, in the ocean areas 8 cm and 20 cm in the continental areas. GOCE models are better suited for ocean circulation studies because no prior ocean information enters into the data reduction process, as it is the case when deducing gravity anomalies from an altimetric mean sea surface. On the other hand, the good consistency between GOCE-models and EGM2008 in ocean areas very likely indicates that the influence of ocean circulation information on EGM2008 is rather small. The four tested GOCE models behave similarly except at the highest latitudes where GOCE lacks data due to its orbit inclination of 96.5° and some form of regularization which has to be applied.     

GOCE卫星SGG数据系统误差的综合标定方法

介绍了GOCE卫星重力梯度数据系统误差的常用求定方法,提出了一种联合卫星轨迹交叉点不符值和现有重力场模型的系统误差综合标定方法.给出了分步解算和整体平差两种解算方法及相应的计算步骤.分步解算是先利用卫星轨迹交叉点不符值确定含尺度影响的偏差漂移项,然后对观测值进行偏差漂移改正,并利用现有重力场模型计算尺度和偏差,最后对偏...     

Using ground gravity to improve ice mass change estimation from GOCE gravity gradients in mid-west Greenland

Vertical gravity gradient anomalies from the Gravity and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE) DIR-3 model have been used to determine gravity anomalies in mid-west Greenland by using Least-Squares Collocation (LSC) and the Reduced Point Mass (RPM) method. The two methods give nearly identical results. However, compared to LSC, the RPM method needs less computational time as the number of equations to be solved in LSC equals the number of observations. The advantage of the LSC, however, is the acquired error estimates. The observation periods are winter 2009 and summer 2012. In order to enhance the accuracy of the calculated gravity anomalies, ground gravity data from West Greenland is used over locations where the gravity change resulting from ice mass changes is negligible, i.e. over solid rock. In the period considered, the gravity anomaly change due to changes in ice mass varies from ?5 mGal to 4 mGal. It is negative over the outlet glacier Jacobshavn Isbræ, where the mass loss corresponds to a gravity change of approximately ?4 mGal. When using only GOCE vertical gravity gradients, the error estimates range from 5 mGal at the coast to 17 mGal over the ice sheet. Introducing the ground gravity data from West Greenland in the prediction reduces the errors to range from 2 to 10 mGal.     

基于时空域混合法利用Kaula正则化精确和快速解算GOCE地球重力场

为了研究卫星重力梯度技术对中高频地球重力场反演精度的影响,本文基于时空域混合法,利用Kaula正则化反演了250阶GOCE地球重力场.模拟结果表明:第一,时空域混合法是精确和快速求解高阶地球重力场的有效方法;第二,Kaula正则化是降低正规阵病态性的重要方法;第三,基于改进的预处理共轭梯度迭代法可快速求解大型线性方程组...