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融合GOCE和GRACE卫星数据的无约束重力场模型Tongji-GOGR2019S 被引量:5
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作者 陈鑑华 张兴福 +2 位作者 陈秋杰 梁建青 沈云中 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3251-3262,共12页
本文在法方程层面融合GOCE卫星的V xx、V yy、V zz和V xz重力梯度分量观测数据和GRACE卫星观测数据,采用直接法解算了220阶次的重力场模型Tongji-GOGR2019S.首先利用IIR带通滤波器在5~41 mHz的重力梯度带宽范围内对约24个月的GOCE重力... 本文在法方程层面融合GOCE卫星的V xx、V yy、V zz和V xz重力梯度分量观测数据和GRACE卫星观测数据,采用直接法解算了220阶次的重力场模型Tongji-GOGR2019S.首先利用IIR带通滤波器在5~41 mHz的重力梯度带宽范围内对约24个月的GOCE重力梯度观测方程进行无相移滤波处理,并组成解算220阶次重力场模型的法方程,各梯度分量根据相对于参考模型统计精度进行定权;然后与13.5 a GRACE数据建立的180阶次Tongji-Grace02s重力场模型的法方程进行叠加,解算了220阶次的无约束纯卫星重力场模型Tongji-GOGR2019S.利用EIGEN-6C4重力场模型、GNSS/水准数据、DTU15重力异常数据以及欧洲区域似大地水准面模型EGG2015等数据对Tongji-GOGR2019S模型精度进行全面的检核评定,结果表明:引入GOCE卫星梯度数据后,高于72阶的位系数精度优于Tongji-Grace02s模型,Tongji-GOGR2019S模型的整体精度接近同阶次的DIR-R6等GOCE卫星第6代模型. 展开更多
关键词 全球重力场模型 GOCE GRACE Tongji-GOGR2019S
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融合多源数据的局部重力场建模中线性化误差的研究
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作者 吴怿昊 罗志才 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2016年第6期476-480,共5页
引入高阶重力场模型作为参考场,削弱局部重力场逼近中线性化误差的影响。以实测的陆地重力异常、船载重力异常及航空重力扰动为基础数据,基于泊松小波径向基函数分析不同参考场对局部重力场逼近的影响。结果表明,引入高阶全球重力场模... 引入高阶重力场模型作为参考场,削弱局部重力场逼近中线性化误差的影响。以实测的陆地重力异常、船载重力异常及航空重力扰动为基础数据,基于泊松小波径向基函数分析不同参考场对局部重力场逼近的影响。结果表明,引入高阶全球重力场模型代替GRS80参考椭球正常场作为参考场,能更为准确地逼近真实的重力场,有效削弱线性化误差的影响。相比于基于GRS80正常场构建的似大地水准面模型,基于DGM1S重力场模型为参考场构建的似大地水准面的精度,在地形起伏较大的德国、英国及挪威区域分别提高了1.5mm、3.3mm和9.0mm。 展开更多
关键词 局部重力场建模 线性化误差 泊松小波基函数 全球重力场模型
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