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本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R2为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.
相似文献发展深地探测技术对于推进地球物理发展有重要意义.基于重力梯度的深地传感技术具备自身独有的优势,可以有效弥补现有主要方法的局限.本文提出了一种基于光纤Sagnac干涉仪的重力梯度测量原理,将重力梯度转化为角加速度并利用光纤角加速度计进行精密传感.本文设计了重力梯度原型样机,并利用ANSYS有限元仿真论证了其可行性与稳定性,在此基础上对光纤重力梯度原型样机进行了长达14天的连续静态测试,得到角加速度测量本底噪声低于3×10-10rad·s-2·Hz-1/2,对应重力梯度测量噪声达0.68 E·Hz-1/2.基于光纤Sagnac干涉仪的重力梯度测量没有对传感单元一致性的要求,无需复杂的环境控制与辅助设备,测试结果展现了其高灵敏度特性以及应用于深地探测的巨大潜力.
相似文献潮汐效应对沿海大范围、高精度的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术地表形变监测的影响不可忽略. 潮汐效应中的固体潮(Solid Earth Tide, SET)位移和海洋潮汐负荷(Ocean Tide Loading, OTL)位移会在时间和空间域上对沿海大范围InSAR地表形变监测产生分米级的误差, 而且不同条带中地表潮汐形变时空差异性会对多条带InSAR影像拼接产生较大误差. 本文针对沿海地区多条带InSAR形变时序, 重点分析了潮汐效应在不同条带InSAR地表沉降监测中的影响, 并采用多种潮汐位移估计方法对多条带地表潮汐形变进行改正. 结果表明, 研究区域不同条带时序InSAR中地表潮汐形变具有较大的时空差异性, 其造成沿海地区相邻条带时序InSAR地表沉降速率差异能达到1~2 cm·a-1; 通过固体潮模型、海潮负荷模型或GPS参考站网海潮位移改正, 能够消除不同条带中地表潮汐形变时空差异性对时序InSAR形变结果拼接产生的空间高阶非线性误差, 弥补了传统拼接方法在拟合潮汐位移偏差的不足. 在大气延迟误差改正的基础上, 时序InSAR形变残差的标准差(Standard Deviation, STD)由潮汐改正前的2.3 cm减少至0.75 cm; 本文研究揭示了沿海地表潮汐形变改正对多条带时序InSAR形变结果拼接的重要性, 可大幅提高沿海地区广域时序InSAR地表形变监测的精度.
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