重力场向下延拓的三阶Adams-Bashforth公式法

重力场向上延拓是稳定且收敛的过程,而向下延拓是不稳定且发散的过程。为此,本文提出一种重力场向下延拓新方法。首先,对重力场及其垂向一阶导数向上延拓,得到不同高度的重力场垂向导数;然后,基于求解微分方程的三阶Adams-Bashforth多步法,推导出稳定的向下延拓公式;最后,为验证本文方法,将其分别应用于模型数据和实际数据。理论模型试验及误差曲线表明,相对于经典下延方法——傅里叶变换下延法和积分迭代下延法,新方法三阶Adams-Bashforth公式法下延过程稳定,边界效应不明显,下延深度可达5倍点距,下延结果与真实值的相对误差更小,结果更准确。将本文方法应用于加拿大某区实测航空重力数据,得到有效且准确的下延结果,能够识别和圈定一些细小异常特征。

重力场向下延拓Milne法

重力场向下延拓能够突出局部和浅部的异常信息,分离叠加的异常特征.但是向下延拓通常具有过程不稳定、下延深度小、结果不准确等问题.针对向下延拓所存在的不足,本文利用重力场及其垂向一阶导数,基于辛普森(Simpson)求积公式,推导出重力场向下延拓米尔尼(Milne)公式.将本文向下延拓方法应用于模型数据,向下延拓模型结果及误差曲线表明,相对于向下延拓快速傅里叶变换(FFT)法和积分迭代法,向下延拓Milne法的深度更大,相对误差更小;相对模型值,向下延拓Milne法能够获得稳定且准确的结果.对加拿大乃查科(Nechako)盆地地区实测航空重力数据进行本文方法向下延拓验证,处理结果表明,相对于实测异常,本文方法向下延拓结果能够很好还原实测数据,并且在进一步向下延拓中反映原始异常的趋势,增强局部和细小异常信息.