卫星重力梯度向下延拓的谱方法

本文提出在平面近似下解算卫星重力梯度向下延拓问题的谱方法，并采用模拟数据进行了试算，结果表明该方法是有效的。这为利用卫星重力梯度数据精化局部重力场提供了可供参考的方法。     

利用卫星重力梯度数据确定地球重力场的单层位模型

本文提出了处理卫星重力梯度数据以确定高分辩力重力场模型的单层位法并对其中的独立估计法进行了误差分析，数字结果显示：当卫星高度为200km，卫星数据网格宽度为15′，卫星重力梯度数据的精度为2×10~(-3)E时，利用独立估计法可得到分辩力为1°×1°（100km）的全球重力场模型，其重力异常精度小于1（mgal）；若卫星高度降至160km，卫星重力梯度数据的精度达到3×10~(-4)E，则获得的重力场模型的分辩力可提高到0.5°×0.5°（50km），其重力异常精度仍小于1（mgal）。     

利用卫星重力梯度数据确定地球重力场的理论和方法

卫星重力梯度测量是实现重力场逼近跨世纪目标的一项新重力探测计划。本文的核心是研究利用卫星中立梯度数据确定地球重力场的理论、方法和实用解算模型,其中包括全球重力场确定和局部重力场逼近两个方面。     

卫星重力梯度数据确定地球重力场的Slepian局部谱分析方法

在引入Slepian局部谱分析方法的基础上,详细分析Slepian函数的数学特性,采用Grünbaum算子提高Slepian方法求解的稳定性和效率,推导卫星重力梯度数据确定地球重力场的Slepian方法表达式。通过仿真分析,就Slepian方法在卫星重力梯度数据确定地球重力位模型中的应用和前景进行分析和讨论。研究表明,Slepian函数在整个球面和球带上具有双正交性,其频谱能量分布特性与卫星轨道的测量特点具有很好的一致性。Slepian低次项系数精度受到极空白影响很小,较之球谐系数低次项明显改善。Slepian方法对大地水准面空间分布恢复精度的直接贡献不明显。     

多源卫星重力场模型精度与频谱分析

针对新一代卫星重力探测技术对地球重力场的频谱贡献问题,该文提出了一种基于GPS/水准数据获取多源卫星重力场模型频谱变化特征的方法。采用GPS/水准外符合检验,有效分析评估了多源卫星重力场模型在中国东、西部地区的精度水平。研究结果表明,以CHAMP、GRACE和GOCE卫星为代表的高-低卫星跟踪卫星、低-低卫星跟踪卫星和卫星重力梯度技术,对地球重力场的频谱贡献分别集中在600km以上的长波和中长波、300km以上的中波、200~350km之间的中短波部分。     

利用卫星重力数据确定地球外部重力场的一种方法及模拟实验检验

假定给定了海量的卫星重力观测数据,基于球谐展开法并应用最小二乘原理可以确定地球重力场模型EGM,由此确定的重力场模型在地球表面附近的空间区域未必有效。设想有一个包含了地球的大球KS,假定EGM在大球的外部成立,则可根据虚拟压缩恢复法求出一种新的重力场模型NEGM,它是对原有重力场模型的进一步精化,适合于整个地球外部空间,从理论上可以解决重力场的“向下延拓”问题。初步的模拟实验检验支持虚拟压缩恢复法以及由此而引申出的“向下延拓”法。     

我国地球重力场研究的进展

概述了我国近年来在地球重力场研究方面所做的主要工作和取得的成果，包括：①2000国家重力基本网的建立；②我国省市级局部大地水准面的精化；③卫星测高；④高阶地球重力场模型；⑤卫星重力探测技术。     

卫星重力梯度向下延拓的频域最小二乘配置法

本文深入研究频域最小二乘配置法的基本原理及其在求解卫星重力梯度向下延拓问题中的应用。与一般空域最小二乘配置法相比，该方法具有高效稳定的特点，特别适合于大规模重力场数据处理，并为利用卫星重力梯度数据精化局部重力场提供了可供参考的方法。     

利用GOCE卫星轨道反演地球重力场模型

根据积分方程法反演地球重力场的数学模型,利用GOCE卫星2009-11-02～2010-01-02共61d的精密轨道数据反演了几组地球重力场模型。结果表明,GOCE卫星轨道能有效提取地球重力场的长波信息,弥补了GOCE卫星重力梯度带宽的限制,在106阶次的大地水准面误差为±9.6cm,该阶次精度优于EIGEN-CHAMP03S及GRACE卫星两个月轨道反演地球重力场的精度,但由于两极空白,反演的带谐位系数精度偏低。联合GOCE及GRACE卫星轨道反演的模型在106阶次的大地水准面误差为±6.9cm,弥补了GOCE卫星轨道的缺陷。     

联合GOCE卫星轨道和重力梯度数据严密求解重力场的模拟研究

论述了联合卫星轨道和重力梯度数据严密求解重力场的方法及数据处理方案,研究了GOCE重力场反演中有色噪声的AR去相关滤波、病态法方程的Kaula正则化和观测值最优加权的方差分量估计等关键问题。模拟结果表明:①极空白问题会降低法方程求解的稳定性,导致低次位系数的求解精度较低,而Kaula正则化可有效用于GOCE病态法方程的求解,并得到合理稳定的解;②重力梯度有色噪声会降低GOCE重力场求解的整体精度,特别是对低阶位系数的影响最为明显,而AR去相关滤波法可有效处理有色噪声,但解算结果仍含有低频误差;③方差分量估计可有效确定SST和SGG两类观测值的最优权比,并且有色噪声造成的低频误差经过联合求解后得到了抑制;④利用30d、5s采样的GOCE模拟数据恢复200阶次的重力场模型,其大地水准面和重力异常精度在纬度±83°范围内分别为±3.81cm和±1.056mGal。     

利用重力场模型和局部重力资料计算GPS水准高的精度探讨

利用大地水准面高，结合GPS测量的高程信息,直接计算GPS水准高，是一种全新诱人的解决方案。本文就这种方案，根据其核心技术－大地水面高的性质：长波长－全球重力场；中波长－局部重力资料，短波长－数据地形，对它的具体实现，适用范围以及精度分析作了详尽的探讨，在此基础上，提出一些GPS水准应用规范和要求，并利用实验数据对其进行验证。     

GOCE卫星重力梯度数据反演重力场的滤波器设计与比较分析

地球重力场和海洋环流探测（gravity field and steady-state ocean circulation explorer,GOCE）卫星重力梯度数据有色噪声和低频系统误差的滤波处理是反演高精度地球重力场的一个关键问题。针对GOCE卫星重力梯度数据的滤波处理,基于移动平均（moving average,MA）方法和CPR(circle per revolution)经验参数方法设计了两类低频系统误差滤波器,并分别将这两类滤波器与基于自回归移动平均（auto-regressive and moving average,ARMA）模型设计的有色噪声滤波器组合起来形成级联滤波器。为了分析滤波器处理的实际效果,基于空域最小二乘法采用70 d的GOCE观测数据,并联合重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment,GRACE）数据分别反演了224阶次的重力场模型GOGR-MA(MA+ARMA级联滤波)和GOGR-CPR(CPR+ARMA级联滤波)。将反演模型与采用同期数据求解的第一代GOCE系列模型及GOCE和GRACE联合模...     

A comparison of methods for the inversion of airborne gravity data

Four integral-based methods for the inversion of gravity disturbances, derived from airborne gravity measurements, into the disturbing potential on the Bjerhammar sphere and the Earths surface are investigated and compared with least-squares (LS) collocation. The performance of the methods is numerically investigated using noise-free and noisy observations, which have been generated using a synthetic gravity field model. It is found that advanced interpolation of gravity disturbances at the nodes of higher-order numerical integration formulas significantly improves the performance of the integral-based methods. This is preferable to the commonly used one-point composed Newton–Cotes integration formulas, which intrinsically imply a piecewise constant interpolation over a patch centered at the observation point. It is shown that the investigated methods behave similarly for noise-free observations, but differently for noisy observations. The best results in terms of root-mean-square (RMS) height-anomaly errors are obtained when the gravity disturbances are first downward continued (inverse Poisson integral) and then transformed into potential values (Hotine integral). The latter has a strong smoothing effect, which damps high-frequency errors inherent in the downward-continued gravity disturbances. An integral method based on the single-layer representation of the disturbing potential shows a similar performance. This representation has the advantage that it can be used directly on surfaces with non-spherical geometry, whereas classical integral-based methods require an additional step if gravity field functionals have to be computed on non-spherical geometries. It is shown that defining the single-layer density on the Bjerhammar sphere gives results with the same quality as obtained when using the Earths topography as support for the single-layer density. A comparison of the four integral-based methods with LS collocation shows that the latter method performs slightly better in terms of RMS height-anomaly errors.     

GOCE卫星重力梯度测量数据的预处理

GOCE(gravity field and steady-state ocean circulation explorer)计划的主要科学目标是以70 km空间分辨率1、mGal重力异常和1~2 cm大地水准面的精度测定全球静态地球重力场,卫星重力梯度测量数据的预处理是实现这一预期科学目标的重要任务之一。讨论了重力梯度测量数据的预处理方案、时变重力场信号改正、粗差探测和外部校准方法,为进一步开展GOCE卫星重力梯度测量数据的预处理研究提供参考和具体建议。     

利用重力异常数据构建重力梯度场的方法比较

为实现大范围、高精度基准重力梯度数据库的构建,考虑到重力梯度场对地形质量的敏感效应,一般利用恒密度数字高程模型来求取重力梯度值,从而忽略了地形密度变化以及水准面以下密度异常对重力梯度的影响。根据重力位理论中求解边值问题的数值应用方法,直接利用重力异常数据求取重力梯度场,弥补了密度变化和密度异常在重力梯度上的反映。根据模型算例和实测重力异常数据求取了剖面重力梯度值,结果表明,限于重力数据空间分辨率的影响,利用重力异常数据可恢复中长波段重力梯度场。该方法与地形数据求取重力梯度和卫星重力梯度测量等方法技术相结合,对重力梯度数据库的建设具有实际应用价值。     

利用卫星引力梯度确定地球重力场的张量不变方法研究

应用张量不变理论对利用卫星重力梯度数据确定地球重力场的方法进行了研究,对张量不变观测方程的线性化处理、非全张量观测值的数据处理策略以及采用白噪声特性下的梯度观测值恢复地球重力场的精度等进行了数值分析.结果表明,张量不变解实现了不同观测值的联合求解,基于先验重力场模型的线性化方法在实现张量不变观测模型线性化处理的同时,提...