应用平滑先验信息方法移除GRACE数据中相关误差

由于GRACE卫星数据解算的时变重力场模型中高阶位系数存在误差,这些误差在重力异常图中表现为南北向的条带噪声,在应用GRACE时变重力场数据时必须进行滤波.本文在空间域引入了一种有效消除GRACE时变重力场条带噪声的平滑先验信息方法,并将其与目前常用的高斯滤波和去相关误差等滤波方法分别应用于合成的质量变化趋势数字模型,检测不同滤波方法消除条带噪声的能力及其对真实信号的影响.滤波结果显示,与目前常用的高斯滤波和去相关误差滤波器相比,本文滤波方法在有效移除条带噪声的同时,具有有效信号幅度衰减小、有效信号形变小以及保存了更多的短波长细节信息等优势;此外,统计结果显示,本文滤波结果在信号最大值、最小值以及残差均方根等方面均与模拟真实信号最为接近.相比300km高斯平滑和组合滤波结果,有效信号振幅的极小值和极大值分别提高了约18%和6%,残差均方根分别降低了25%和33%.说明本文滤波方法移除GRACE相关误差的同时,在保留有效信号方面具有明显的优势.

利用平滑先验信息方法分离高频GPS数据静态永久变形与地震波

震后高频GPS观测资料详细记录了地震引起的静态永久变形和地震波信息,如何实现二者的有效分离是准确反演地震参数的关键因素。本文引入平滑先验信息方法(SPM)对近几年3次地震的高频GPS数据进行处理和分析,尝试实现二者的有效分离。结果表明,SPM方法可以简单、快速、有效地分离高频GPS动态位移中的静态永久变形和地震波信息,数据处理结果完整、清晰地记录了由主震引起的静态永久变形、余震引起的静态永久变形和震后余滑位移以及地震波信息,可为准确反演震源参数、断层破裂过程提供重要的约束条件。