论文摘要
自新一代的卫星重力计划实施以来,特别是随着GRACE卫星的成功发射,卫星重力在许多学科领域得到广泛的应用。基于重力卫星数据获取的时变重力场模型能够反演地表物质的迁移,从而增进对地球系统各圈层运动的了解。在时变重力场模型反演地表物质迁移的方法中,球谐系数法由于使用方便,计算效率较高,成为当前时变重力场模型应用中最常用的方法。然而采用该方法传统上需要对时变重力场模型进行去相关滤波和空间平滑滤波来获取信号,这就会带来信号的削弱或者变形的问题。而在重力卫星时变信号与其他观测手段的验证上,由于GPS测量能高精度连续观测且站点能全球分布,成为目前比较常用的验证手段,但也依然存在着验证不充分的问题。随着GRACE计划的终止和之后GRACE Follow-On卫星的发射,在这期间中断了L-L SST(低-低卫卫跟踪)模式对全球质量变化的监测,那么其他低轨卫星(特别是Swarm卫星)的H-L SST(高-低卫卫跟踪)观测数据能否填补这个数据空白也是值得探讨的一个问题。基于以上三个问题,本文的主要研究工作和成果如下:(1)系统论述了时变重力场反演地表物质迁移的相关理论与方法。重点阐述了采用时变重力场模型反演地表物质迁移的球谐系数法原理,并推导出了反演的基本公式;详细介绍了后处理过程中的滤波方法,并对高斯滤波、Fan滤波以及去相关滤波等方法本身以及滤波结果进行了对比和分析,指出了目前传统滤波方法的不足;论述了提取地球物理信号之后所需要进行的误差改正,包括截断误差、信号泄漏误差以及GIA(冰川均衡调整)影响等,并给出了目前针对每种误差常用的改正方法;最后是对时变重力场模型的精度进行了评定,并阐述了根据误差传播定律获取时变重力场反演质量迁移的误差估计方法。(2)针对传统滤波方法在从GRACE时变重力场模型中提取地球物理信号时所带来的各种问题,研究了基于先验信息采用卡尔曼滤波提取时变信号以及采用多比例因子方法对提取的信号进行修复的一整套时变重力场模型的后处理方法。测试结果表明,这套后处理方法能够明显抑制高频噪声和条带噪声的影响,而因为无需进行空间滤波,卡尔曼滤波方法完整保留了信号原本的空间分辨率,并保留了更多的细节,提高了信噪比。与mascon产品的结果对比,无论是长期趋势信号,还是周年振幅和相位都有比较好的一致性。(3)采用传统滤波方法、卡尔曼滤波方法以及mascon产品分别得到基于GRACE卫星观测的季节性地表垂直负荷形变,利用相关系数、GPS垂直位移的WRMS值减小比值以及GPS垂直位移的周年振幅减小比值三个指标评估与GPS观测的季节性垂直位移的相关性。从测试的1293个GPS测站的结果可以看出,90%左右的测站的GPS观测值中包含GRACE的探测信号,平均来看GRACE观测数据能解释50%以上的信号。相比于另外两种GRACE数据处理方法,卡尔曼滤波方法的表现最优,三个指标的中位数分别达到了0.72、0.26和0.51,与前人的研究结果相比,都有了不同程度的提高。(4)采用一种近似估计各机构发布的GRACE数据获得地表负荷形变精度的方法,分别估计了CSR、GFZ和JPL三家机构的RL05和RL06数据的内符合精度,发现各机构最新版本的数据精度都提高了70%以上,但是由最新版的GRACE数据得到地表负荷形变的时间序列与GPS垂直位移时间序列相比,两者之间的相关性并没有较明显的改善。(5)提出了既顾及GRACE空间分辨率,又能减少主观因素干扰的GPS选站策略,从而能够比较客观地在全球尺度上综合评价GRACE与GPS两者信号之间的相关性。通过增大格网大小的方式来逐步减少测站数据,发现两种测量手段之间的相关逐渐增强,最主要的原因在于所有测站平均观测时间增加所导致的。因此,在采用GPS数据验证GRACE在陆地上的观测信号时候,验证结果与所选的GPS测站关系密切,特别是所在测站的观测时间是个重要因素。(6)通过各类低轨卫星H-L SST模型与GRACE卫星L-L SST模型的阶误差和阶相关系数对比分析,结果表明,CHAMP、GRACE和Swarm卫星H-L SST模型用来反演地表物质迁移比较可靠的阶数均在12阶到15阶左右,而GOCE时变模型并不适用于反演地表质量的变化。(7)通过谱组合的方法吸收多种卫星数据的优点,从而使得组合模型的精度得到了提高,并且提出将CHAMP、GRACE和Swarm卫星H-L SST模型进行组合,从而将模型的可靠阶数从最高15阶左右提高到了22阶,使得组合模型反演地表物质迁移的空间分辨率得到了提升。通过全球9个区域的信号对比和分析,采用以上三类卫星的组合模型,验证了在900千米空间分辨率水平上,低轨卫星H-L SST模式能够探测地表物质的迁移。此外,采用超过5年的Swarm卫星数据,获得了格陵兰岛最新的质量变化结果。
论文目录
文章来源
类型: 博士论文
作者: 汪晓龙
导师: 罗志才
关键词: 卫星重力,质量迁移,卡尔曼滤波
来源: 武汉大学
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 武汉大学
分类号: P223
总页数: 128
文件大小: 10972K
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