西太平洋海域卫星测高重力异常反演与精度评估

联合T/P、ERS1/GM、ERS1/ERM、ERS2/ERM、GEOSAT/ERM、GEOSAT/GM等多源卫星测高数据,基于逆Vening-Meinesz公式和EGM2008模型,采用移去-恢复方法和快速傅里叶变换算法构建了中国西太平洋海域(0°~40°N,105°E~145°E)1'×1'重力异常模型,选取两个不同特征区域航线,将构建的重力异常模型、EGM2008重力异常模型、美国Scripps海洋研究所重力异常与船测重力数据进行比较分析。结果表明,构建的重力异常模型与船测重力总体趋势变化较为一致、与船测重力比较均方根差为4.16m Gal,总体精度与EGM2008模型重力异常、美国Scripps海洋研究所重力异常相当,反演精度和分辨率达到国际领先水平。     

重力异常垂直梯度中央区效应的精密计算

为提高利用重力异常计算重力异常垂直梯度中央区效应的精度,视中央区为矩形域,将重力异常表示成双三次多项式插值形式,引入非奇异变换,推导出了重力异常垂直梯度中央区效应的精密计算公式。以低纬度区域分辨率为2＇×2＇的重力异常数据为背景场进行了仿真分析,结果表明在解算计算点所在的1个网格的中央区效应时,传统公式与本文导出公式计算结果差值的最大值达数E。该导出公式可为重力异常垂直梯度中央区效应的精密计算提供理论依据。     

利用多代卫星测高数据计算中国近海及邻域重力异常

为提高海洋重力场数据的精度和空间分辨率,联合Jason-1/2、T/P、Envisat、ERS-1/2、Geosat等多代卫星测高数据计算中国近海及邻域(0°~42°N,100°~140°E)2′×2′重力异常。对卫星测高数据分别进行共线处理和自交叉点平差,并以T/P卫星测高数据为基准进行多星数据联合平差,有效削弱了卫星测高数据的时变影响和不协调性;利用逆Vening-Meinesz公式计算重力异常,与船测重力相比,均方根误差为5.4 mgal。结果表明,通过引入高精度的卫星测高数据,结合多项平差处理手段,提高了海洋重力异常的计算精度。     

联合多代卫星测高资料反演中国南海重力异常

联合HY-2A、Geosat、ERS1/2、Envisat、T/P、Jason1/2等多颗测高卫星,通过共线处理和交叉点平差削弱海面时变效应和径向轨道误差等影响,以Jason-1测高卫星作为参考,对多代测高卫星进行基准统一,消除测高数据的不一致性,基于全球EGM2008重力场模型,采用移去恢复技术和逆Vening-Meinesz公式反演中国南海(0°~23°N,103°~120°E)2'×2'重力异常,与船测重力数据比较,均方根误差为4.9m Gal。     

利用多代卫星测高数据计算海洋重力场

联合Jason-1/2、T/P、Envisat、ERS-1/2、Geosat等多代卫星测高数据计算中国近海及邻域（0°~42°N,100°~140°E）2′×2′重力异常。对卫星测高数据分别进行共线处理和自交叉点平差,并以T/P卫星测高数据为基准进行多星数据联合平差,有效削弱了卫星测高数据的时变影响和不协调性;利用逆Vening-Meinesz公式计算重力异常,与船测重力相比,均方根误差为5.4mGal。结果表明,通过引入高精度的卫星测高数据,结合多项平差处理手段,提高了海洋重力异常的计算精度。     

海洋卫星重力异常及其应用

随着空间技术的发展 ,卫星测高精度不断提高 ,目前根据卫星测高数据得到的卫星重力异常在海区具有很高的异常分辨率 ,与船测重力资料相比其精度可达到5mGal,这将十分有助于海洋沉积盆地、板块构造及地球动力学的研究。     

卫星测高中的垂线偏差法

卫星测高中的垂线偏差法是当前利用卫星测高技术研究海洋重力场的最优方法,包括利用卫星测高数据计算垂线偏差和利用该垂线偏差确定海洋重力场两部分。研究了Sandwell、Olgiafi、Hwang测高垂线偏差的计算方法和Molodenskii、Hwang利用测高垂线偏差确定海洋重力场的基本原理,分析比较了上述方法的异同,为科学地利用卫星测高资料反演海洋重力场提供理论依据。     

利用卫星测高垂线偏差计算其他重力场元的特性分析

利用卫星测高技术确定海洋重力场,垂线偏差数据作为导出观测量在实际工作中被普遍采用。利用物理大地测量边值问题的定义以及扰动位在球面边界条件下的解,给出了由垂线偏差计算大地水准面高、重力异常和扰动重力的公式。分析了不同积分计算公式在重力场阶谱表达形式下对垂线偏差误差的抑制作用,也分析了不同积分核函数的变化特性,得出基本结论:在利用卫星测高数据求解海洋重力场时,当以格网化海面垂线偏差数据计算重力场参数时,求解的大地水准面高的有效性和稳定性优于重力异常和扰动重力。     

重力数据融合与重力垂直梯度异常反演

重力垂直梯度异常反应了重力异常的空间变化率,在地球物理勘探等多学科中得到越来越多的应用。利用南海局部区域实测重力异常数据和Sandwell测高重力异常数据,将搜索范围、距离和精度多种因素融合考虑并对Shepard算法进行改进,给出了南海局部区域(19°N~20.5°N,114°E~115.5°E)分辨率1'×1'的重力异常并反演了对应分辨率的重力垂直梯度异常。结果表明,基于Shepard改进算法的高精度船测重力和测高重力的有机融合,增强了单一测高重力数据反演重力垂直梯度异常的细节纹理,提高了反演重力垂直梯度异常的分辨率和精度。     

用T/P测高数据反求海域重力异常

本文以反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洋平均重力异常,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以分析,得出了一些有益的结论。     

利用地球重力场扰动位系数计算网格剩余垂线偏差

介绍一种根据重力场扰动位系数计算网络剩余垂线偏差的方法，导出了一组完全正规化连带勒让德函数积分的实用公式，经卫星测高数据处理的实际应用，证明这种方法是有效的。     

利用高精度地球重力场模型计算扰动重力垂直梯度

探讨了利用地球重力场模型计算扰动重力垂直梯度的理论方法,介绍了高精度地球重力场模型和最新的EGM2008模型,并利用EGM2008模型的360阶和720阶完全规格化地球位系数,分别计算了西太平洋区域和全球范围的扰动重力垂直梯度。从绘制的计算结果分布图可以看出,扰动重力垂直梯度能够清晰反映并显示地球地质构造的变化特征与陆地边界轮廓。统计分析表明,随着位系数截断阶次从360阶增至720阶,计算结果的变化较为明显,均值接近于零,其数值分布近似服从正态分布。     

航空重力垂直梯度探测潜艇方法研究

航空重力梯度测量属于被动探测,抗干扰能力强,如果能和其他探潜手段相配合将极大地提高航空搜潜的效率。针对航空重力梯度测量是否能够用于探测潜艇的问题,依据俄亥俄级弹道导弹核潜艇的结构特点,建立了适用于重力梯度计算的潜艇模型,分别给出了潜艇外壳、内部质量亏损产生的重力垂直梯度的计算方法,并对不同精度重力梯度仪可探测的潜艇重力垂直梯度值进行了计算,从航空反潜的角度对探测潜艇效果进行了分析。经计算表明,如航空重力梯度仪精度达到10~(-2) E,将具备一定的实际探潜效能;如精度达到10~(-4) E,反潜机搜索宽度可与现有航空磁性探潜相当。     

Surfer 8.0在重力异常数据格网化中的应用

介绍了利用Surfer8．0软件进行重力异常数据格网化的方法,并结合重力场数据的特点,编制了相应的数据格式转换程序,直接利用Surfer8．0软件中几种数据插值方法,对陆地、山区、海洋等不同地形数据进行格网化处理,并对结果进行交叉验证和对比分析,结果表明利用Surfer8．0软件进行重力异常数据格网化的方法是切实可行的。     

Underwater Acoustic Communications Using Vertical Receiver Arrays in Ice-Covered Shallow-Water Areas

Oceanology - The feasibility of underwater acoustic communications in an ice-covered shallow-water area is demonstrated in a field experiment and by computer modeling. The advantages of vertical...     

Bathymetry Inversion with the Gravity-Geologic Method: A Study of Long-Wavelength Gravity Modeling Based on Adaptive Mesh

Modeling of long-wavelength gravity anomaly is crucial for bathymetry inversion with a gravity-geologic method. We propose a new method, named as iGGM, to approximate the long-wavelength gravity anomalies by using a finite element method based on an adaptive triangular mesh which is constructed by uneven control points. The mesh size is suitably controlled to ensure that there are several control points in each grid. By using iGGM, the bathymetry in the South China Sea (Test Area #1: 112°E–119°E, 12°N–20°N) and East China Sea (Test Area #2: 125°E–130°E, 25°N–30°N) is estimated. The performance of the method was evaluated by comparing the predictions with Earth topographical database 1 (ETOPO1) model and shipborne depths in the test points. Results show that the depths derived by iGGM have a strong correlation with the shipborne depths. In the test points, the mean values of their differences are smaller than 10 m. The standard deviations of their differences are smaller than 120 m and their correlation is stronger than 0.98. Meanwhile, the results provided by the iGGM model are comparable with that obtained by the ETOPO1 model, e.g., the differences between iGGM and ETOPO1 models in test points for Test Areas 1 and 2 are 116 and 70 m in standard deviation, respectively.