联合GRACE、Swarm、GRACE-FO卫星观测确定格陵兰岛冰盖质量时空变化特征

GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)重力卫星任务的成功实施,极大推进了极地冰盖质量平衡、全球水循环和海水质量变化等领域的研究,其后续任务GRACE-FO(Gravity Recovery and Climate Experiment Follow-On)于2018年5月成功发射,但两个卫星任务存在近一年的观测空白期.Swarm卫星于2013年11月成功发射,其任务由三颗在低轨道高度绕地球运行的卫星组成,搭载有GPS接收器、加速度计等装置,使得Swarm卫星具有恢复静态和时变重力场的能力.本文利用Swarm卫星观测反演格陵兰岛冰盖质量变化,通过与GRACE、GRACE-FO结果进行对比,验证其确定地表质量变化的能力,并基于GRACE、Swarm和GRACE-FO数据建立了2002年4月-2020年5月格陵兰岛冰盖质量变化时间序列,进一步利用温度和降水数据探讨冰盖消融的原因.结果表明:1)2013年12月-2017年6月,利用GRACE数据和Swarm数据确定的格陵兰岛冰盖质量变化时间序列的相关系数为0.652;2)2018年6月-2019年6月,基于GRACE-FO数据和Swarm数据得到格陵兰岛冰盖质量变化时间序列的相关系数为0.518;3)2002年4月-2020年5月格陵兰岛冰盖质量下降速率为-11.174±0.109 cm·a-1,非季节性冰盖质量异常在2013年4月出现极小值;4)在2010年8月-2017年6月,格陵兰岛地区温度异常和径流量异常升高,以及降水量异常减少,在一定程度上,加剧了该地区的冰盖消融.本文研究表明Swarm卫星具有探测地球时变重力场的能力,可填补GRACE和GRACE-FO任务之间的空白.     

GRACE重力卫星探测南极冰盖质量平衡及其不确定性

2002年GRACE重力卫星的成功发射为南极冰盖质量平衡的研究提供了重力探测的新纪元.本文利用美国德克萨斯大学CSR公布的2003年1月到2013年12月期间的RL05版本GRACE月重力场数据,采用最优平均核函数法和组合滤波法两种GRACE后处理方法反演了南极冰盖质量的时空变化.结果表明:在2003—2013年期间南极冰盖物质平衡呈明显的负增长状态,质量变化趋势为-163±50Gt/a(GW13)、-129±41Gt/a(IJ05)、-81±27Gt/a(W12a),加速度为-8±10Gt/a2,质量消融的主要区域分布在西南极阿蒙森海岸和南极半岛的北部.另外本文还重点探讨了可能影响到估算结果的各项误差及不确定性,分析结果显示影响南极冰盖质量平衡估算结果的最大误差源为GIA改正.通过假设检验和信息准则对时间序列分析中拟合参数的合理选取进行了探讨和分析,在联合周年项、半年项和S2、K2、K1潮汐混频项进行拟合分析时发现K1项对拟合结果的加速度影响比其他周期项稍大,尽管考虑该项的合理性因当前GRACE数据时间序列长度有限而无法确切证实,但K1项的影响值得后续关注.对比两种GRACE后处理方法的结果发现:当采用的数据时间跨度一致,误差改正方法相同,两种相异的后处理方法,其估算结果也具有较好的一致性.     

海潮误差对GRACE时变重力场解算的影响研究

海潮误差是GRACE时变重力场反演中重要的误差源,目前发布的海潮模型中主要包含振幅较大的主潮波分量模型,在时变重力场反演中次潮波的影响也是不可忽略的,因此,GRACE时变重力场反演中的海潮误差主要包括受限于海潮模型误差和次潮波影响.本文利用轨道模拟方法检测了短周期潮波的混频周期以及次潮波对ΔC20,ΔC30的时序特征,并进一步通过轨道模拟结果分析了海潮误差对时变重力场反演的影响,然后通过实测数据解算分析了海潮误差对当前GRACE时变重力场解算的影响,研究发现:(1)利用轨道模拟能够有效地检测短周期潮波的混频周期;(2)时变重力场解算过程中,次潮波的影响大于海潮模型误差的影响;(3)海潮模型误差以及次潮波影响是当前GRACE没有达到基准精度的重要因素之一.     

基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法精确反演地球重力场

由于GRACE Follow-On双星系统等效于基线长为星间距离的一维水平重力梯度仪,因此本文基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法开展了精确和快速反演下一代地球重力场的可行性论证研究. 研究结果表明：第一,基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法（GFO-SGGM）,利用卫星轨道参数（轨道高度250 km、星间距离50 km、轨道倾角89°、轨道离心率0.001）、关键载荷测量精度（星间距离10^-6 m、星间速度10^-7 m·s^-1、星间加速度10^-10 m·s^-2、轨道位置10^-3 m、轨道速度10^-6 m·s^-1、非保守力10^-11 m·s^-2）、观测时间30天和采样间隔10 s反演了120阶地球重力场,在120阶处累计大地水准面精度为9.331×10^-4 m. 第二,在120阶内,利用将来GRACE Follow-On双星反演地球重力场精度较现有GRACE双星平均提高61倍,因此GRACE Follow-On卫星重力梯度法是进一步提高地球重力场反演精度的优选方法. 第三,下一代GRACE Follow-On计划较当前GRACE计划的优点如下：轨道高度更低（200~300 km）、载荷精度更高（10^-7 ~10^-9 m·s^-1）和星间距离更短（50~100 km）.     

联合星载GPS和KBRR星间测速数据反演GRACE时变重力场模型

高精度GRACE卫星时变重力场反演一直是卫星重力测量中的难题.为了恢复高精度的时变地球重力场模型,本文联合GRACE卫星的星载GPS和KBR星间测速观测数据,在对GRACE卫星进行精密定轨的同时,解算出60阶月平均地球重力场模型.通过对GRACE卫星的定轨精度、星载GPS相位和KBR星间测速数据的拟合残差以及时变地球重力场模型解算精度等分析,表明:(1)与美国宇航局喷气推进实验室(JPL)发布的约化动力学精密轨道相比,本文确定GRACE卫星轨道三维位置误差小于5 cm.(2)星载GPS相位数据拟合残差为5~8 mm,KBR星间测速数据拟合残差为0.18~0.30μm·s~(-1).(3)解算的月平均重力场模型与美国德克萨斯大学空间研究中心(CSR)、德国地学研究中心(GFZ)和JPL发布的RL05模型精度接近,时变信号在全球范围内具有很好的空间分布一致性.通过计算亚马逊流域和长江流域的水储量变化,本文与上述三个机构的计算结果无明显差异,且相关系数均达0.9以上.可见,本文建立的卫星轨道与重力场同解算法具有反演高精度GRACE时变重力场能力,为我国卫星重力场反演提供了重要的技术支持.     

利用解析法有效快速估计将来GRACE Follow-On地球重力场的精度

本文首次利用解析法有效快速估计了将来GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment） Follow-On地球重力场的精度. 第一,基于功率谱原理分别建立了新的GRACE Follow-On卫星激光干涉星间测量系统星间速度、GPS接收机轨道位置和轨道速度以及加速度计非保守力误差影响累计大地水准面的单独和联合解析误差模型. 第二,利用提出的GRACE卫星关键载荷匹配精度指标和美国喷气推进实验室（JPL）公布的GRACE Level 1B实测精度指标的一致性,以及估计的GRACE累计大地水准面精度和德国波兹坦地学研究中心（GFZ）公布的EIGEN-GRACE02S地球重力场模型实测精度的符合性,验证了本文建立的解析误差模型是可靠的. 第三,论证了GRACE Follow-On卫星不同关键载荷匹配精度指标和轨道高度对地球重力场精度的影响. 在360阶处,利用轨道高度250 km、星间距离50 km、星间速度误差1×10^-9m/s、轨道位置误差3×10^-5m、轨道速度误差3×10^-8m/s和非保守力误差3×10^-13m/s²,基于联合解析误差模型估计累计大地水准面的精度为1.231×10^-1 m. 本文的研究不仅为当前GRACE和将来GRACE Follow-On地球重力场精度的有效快速确定提供了理论基础和计算保证,同时对国际将来GRAIL（Gravity Recovery and Interior Laboratory）月球卫星重力测量计划的成功实施具有重要的参考意义.     

基于半解析法有效和快速估计GRACE全球重力场的精度

首先基于半解析法建立了新的GRACE卫星K波段测量系统星间测速、GPS接收机轨道位置和加速度计非保守力误差联合影响累计大地水准面的误差模型;其次,基于各关键载荷精度指标的匹配关系,论证了误差模型的可靠性;最后,基于美国喷气动力实验室（JPL）公布的2006年的GRACE Level 1B实测误差数据,有效和快速地估计了120阶全球重力场的精度,在120阶处累计大地水准面的精度为18.368 cm,其结果和德国地学研究中心（GFZ）公布的EIGEN-GRACE02S全球重力场模型符合较好. 本文的研究为将来国际卫星重力测量计划（如GRACE Follow-On, 360阶）中高阶全球重力场模型精度的有效和快速估计提供了理论基础和计算保证.     

基于残余星间速度法精确和快速反演下一代GRACE Follow-On地球重力场

基于新型残余星间速度法（RIRM）反演了120阶GRACE Follow-On地球重力场. 第一,由于GPS定轨精度相对较低,通过将激光干涉测距仪的高精度残余星间速度（测量精度10^-7 m·s^-1）引入残余轨道速度差分矢量的视线分量构建了新型RIRM观测方程. 第二,基于2点、4点、6点和8点RIRM公式对比论证了最优的插值点数. 如果相关系数和采样间隔一定,随着插值点数的增加,卫星观测值的信号量被有效加强,而卫星观测值的误差量也同时增加. 因此,6点RIRM公式是提高下一代地球重力场精度的较优选择. 第三,相关系数对地球重力场精度的影响在不同频段表现为不同特性. 随着相关系数的逐渐增大,地球长波重力场精度逐渐降低,而地球中长波重力场精度逐渐升高. 第四,基于6点RIRM公式,通过30天观测数据和采样间隔5 s,分别利用星间速度和残余星间速度观测值,在120阶次处反演下一代GRACE Follow-On累计大地水准面精度为1.638×10^-3 m和1.396×10^-3 m. 研究结果表明：（1）残余星间速度观测量较星间速度对地球重力场反演精度更敏感;（2）GRACE Follow-On地球重力场精度较GRACE至少高10倍.     

基于残余星间速度法精确和快速反演下一代GRACE Follow-On地球重力场

基于新型残余星间速度法(RIRM)反演了120阶GRACE Follow-On地球重力场.第一,由于GPS定轨精度相对较低,通过将激光干涉测距仪的高精度残余星间速度(测量精度10-7 m·s-1)引入残余轨道速度差分矢量的视线分量构建了新型RIRM观测方程.第二,基于2点、4点、6点和8点RIRM公式对比论证了最优的插值点数.如果相关系数和采样间隔一定,随着插值点数的增加,卫星观测值的信号量被有效加强,而卫星观测值的误差量也同时增加.因此,6点RIRM公式是提高下一代地球重力场精度的较优选择.第三,相关系数对地球重力场精度的影响在不同频段表现为不同特性.随着相关系数的逐渐增大,地球长波重力场精度逐渐降低,而地球中长波重力场精度逐渐升高.第四,基于6点RIRM公式,通过30天观测数据和采样间隔5s,分别利用星间速度和残余星间速度观测值,在120阶次处反演下一代GRACE Follow-On累计大地水准面精度为1.638×10-3 m和1.396×10-3 m.研究结果表明:(1)残余星间速度观测量较星间速度对地球重力场反演精度更敏感;(2)GRACE FollowOn地球重力场精度较GRACE至少高10倍.     

利用GRACE空间重力测量监测长江流域水储量的季节性变化

2002年3月成功发射的美德合作重力卫星计划GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)已经开始提供阶次数达到120、时间分辨率为约1个月的地球重力场模型时变序列. GRACE的星座由两颗相距约220 km, 高度保持300~500 km, 而倾角保持约90°的近极轨卫星组成. 由于采用星载GPS和非保守力加速度计等高精度定轨技术以及高精度的星-星跟踪数据反演地球重力场, 在几百公里和更大空间尺度上, GRACE重力场的精度大大超过此前的卫星重力观测. 根据GRACE时变重力场反演的地球系统质量重新分布对固体地球物理、海洋物理、气候学以及大地测量等应用有重要的意义. 在长期时间尺度上, GRACE的结果可用于研究北极冰的变化, 并进而研究极冰融化对全球气候变化, 特别是对海平面长期变化的影响. 在季节性时间尺度上, 利用GRACE重力场的精度足以揭示平均小于1 cm的地表水变化或小于1 mbar的海底压强变化. 除了巨大的社会和经济效益外, 这些变化对了解地球系统的物质循环(主要是水循环)和能量循环有非常重要的意义. 利用2002年4月至2003年12月之间共15个月的GRACE时变重力场揭示了全球水储量的明显季节性变化, 并重点分析了中国长江流域水储量的变化. 结果表明长江流域水储量周年变化幅度可达到3.4 cm等效水高, 其最大值出现在春季和初秋. 根据GRACE时变重力场反演的水储量变化与两个目前最好的全球水文模型的符合相当好, 其差别小于1 cm等效水高. 研究表明现代空间重力测量技术在监测一些大流域的水储量变化(如长江流域)、全球水循环和气候变化上有巨大的应用潜力.     

基于GRACE/GRACE-FO和Swarm卫星研究2002-2020年南极和格陵兰岛冰盖质量时空变化

两极冰盖消融及其质量变化作为全球气候变化的重要指标之一,一直是联合国政府间专门气候委员会IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)报告的重点关注内容.GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment,2002年4月-2017年...     

Tackling mass redistribution phenomena by time-dependent GRACE- and terrestrial gravity observations

Time variable gravity field models derived from the satellite mission GRACE have been demonstrated to be consistent with water mass variations in the global hydrological cycle. Independent observations are provided by terrestrial measurements. In order to achieve a maximum of reliability and information gain, ground-based gravity observations may be deployed for comparison with the gravity field variations derived from the GRACE satellite mission. In this context, the data of the network of superconducting gravimeters (SG) of the ‘Global Geodynamics Project’ (GGP) are of particular interest. This study is focused on the dense SG network in Central Europe with its long-term gravity observations. It is shown that after the separation and reduction of local hydrological effects in the SG observations especially for subsurface stations, the time-variable gravity signals from GRACE agree well with the terrestrial observations from the SG station cluster.Station stability of the SG sites with respect to vertical deformations was checked by GNSS based observations. Most of the variability can be explained by loading effects due to changes in continental water storage, and, in general, the stability of all stations has been confirmed.From comparisons based on correlation and coherence analyses in combination with the root mean square (RMS) variability of the time series emerges, that the maximum correspondence between the SG and GRACE time series is achieved when filtering the GRACE data with Gaussian filters of about 1000 km filter length, which is in accordance with previous publications.Empirical Orthogonal Functions (EOF) analysis was applied to the gravity time series in order to identify common characteristic spatial and temporal patterns. The high correspondence of the first modes for GRACE and SG data implies that the first EOF mode represents a large-scale (Central European) time-variable gravity signal seen by both the GRACE satellites and the SG cluster.     

模拟分析低低跟踪模式重力卫星反演地球重力场的精度

本文利用卫星重力反演与模拟软件ANGELS系统(ANalyst of Gravity Estimation with Low-orbit Satellites)对低低跟踪模式的重力卫星的关键载荷精度指标进行了深入分析.模拟结果表明:(1)对短弧长积分法而言,在低低跟踪模式的关键载荷精度指标中,重力场反演精度对星间距离变率精度最为敏感;(2)通过对目前在轨运行GRACE的载荷指标进行分析,发现轨道数据的误差主要影响重力场的低阶部分(约小于25阶),较高阶次部分(约大于26阶)主要受星间距离变率的误差限制;(3)如果下一代低低跟踪模式的重力卫星的目标之一是把重力异常反演精度较GRACE提高约10倍,则在保持轨道高度和GRACE相同的前提下,轨道、星间距离变率和星载加速度计等关键载荷指标需要达到的最低精度分别约为2cm、10nm·s-1和3.0×10-10 m·s-2;(4)轨道精度和混频误差将是影响下一代低低跟踪模式重力卫星重力场恢复能力进一步提高的主要制约因素,距离变率精度和加速度计精度存在盈余.     

What Can be Expected from the GRACE-FO Laser Ranging Interferometer for Earth Science Applications?

The primary objective of the gravity recovery and climate experiment follow-on (GRACE-FO) satellite mission, due for launch in August 2017, is to continue the GRACE time series of global monthly gravity field models. For this, evolved versions of the GRACE microwave instrument, GPS receiver, and accelerometer will be used. A secondary objective is to demonstrate the effectiveness of a laser ranging interferometer (LRI) in improving the satellite-to-satellite tracking measurement performance. In order to investigate the expected enhancement for Earth science applications, we have performed a full-scale simulation over the nominal mission lifetime of 5 years using a realistic orbit scenario and error assumptions both for instrument and background model errors. Unfiltered differences between the synthetic input and the finally recovered time-variable monthly gravity models show notable improvements with the LRI, on a global scale, of the order of 23 %. The gain is realized for wavelengths smaller than 240 km in case of Gaussian filtering but decreases to just a few percent when anisotropic filtering is applied. This is also confirmed for some typical regional Earth science applications which show randomly distributed patterns of small improvements but also degradations when using DDK4-filtered LRI-based models. Analysis of applied error models indicates that accelerometer noise followed by ocean tide and non-tidal mass variation errors are the main contributors to the overall GRACE-FO gravity model error. Improvements in these fields are therefore necessary, besides optimized constellations, to make use of the increased LRI accuracy and to significantly improve gravity field models from next-generation gravity missions.     

卫星重力探测技术的发展

在地球物理勘探领域中,人造地球卫星的发射为重力测量提供了新的途径。与以往探测重力的手段相比,重力卫星的发射大大改善了人们对地球重力场的认识,随着CHAMP、GRACE和GOCE卫星的发射,将把现有静态中长波部分重力场的精度提高1—2个数量级,并提供长波部分重力场随时间变化的信息。卫星重力学对我国的基础测绘服务和国防建设有着重要的实用价值。     

Band-Limited Analysis of Current Satellite-to-Satellite Tracking, Gradiometry and Combined Earth Gravity Models

Several satellite-only gravity models based on the analysis of satellite-to-satellite tracking (SST) data have become available in the course of the last decade. The realization of the satellite missions CHAllenging Minisatellite Payload (CHAMP) and Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) enabled the practical implementation of two modes of the SST principle, namely the high–low and the low–low SST. Though similar in their fundamental idea, which is the indirect observation of the gravity field based on the position of two satellites orbiting the Earth, the different architecture and geometrical layout of these techniques capture different fingerprints of the observed field. In the last few years, satellite-only gravity models based on the analysis of satellite gravity gradiometry (SGG) data became available and led to a new insight into the gravity field. The implementation of the SGG principle became possible after the launch of Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE), the first gravitational gradiometry mission. Based on the principle of differential accelerometry, GOCE provides the gravitational gradients which can be used in gravity field retrieval as primary observations of the field at satellite altitude. In the present study, we consider some of the current satellite-only and combined gravity models based on the analysis of CHAMP, GRACE, GOCE, gravimetry and altimetry data. In order to perform a thorough analysis of the models, we present an overview of tools for their quality assessment both in an absolute and relative sense in terms of computing spectral quantities, such as correlation or smoothing coefficients per degree and per order, attempting to demonstrate possible non-isotropic features in the models. Furthermore, typical geodetic measures in computing second-order derivatives, such as degree and order variances and difference variances, have been also evaluated for the same models, using the combined model EGM2008 as reference. Apart from these standard spectral assessment quantities, a systematic spatial representation of the second derivatives at satellite altitude has been performed. The combination of the two analysis steps (spectral and spatial) permits a first detailed assessment of the models, focusing especially on the identification of characteristic interpretable bandwidths.