重力垂直梯度的测定及其应用与潜力

近年来,随着重力垂直梯度测量精度的提高及间接推求方法的改善,它在地球科学的研究中的作用日益扩大,本文叙述了利用高精度重力仪直接测量垂直梯度的方法与注意事项,阐明了垂直梯度在地学研究中的意义与作用,其中包括(1)可以更精确测定大地水准面与正高;(2)可以更好探测地下的物质的分布及界面起伏;(3)可根据垂直梯度及形变资料反演场源及解释引起上述变化的动力机制.关于如何进一步发掘其潜力,这里也提出了建议.

重力垂直梯度导航值特征分布与可导航性分析

以并行Kalman滤波匹配导航原理为基础,设计重力垂直梯度辅助惯性导航系统导航的可导航值计算方法。基于西太平洋海域2′×2′测高重力垂直梯度数据库,给出西太平洋海域重力垂直梯度辅助导航2′×2′导航格网值。选取不同特征区域的5条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出可导航性值、匹配成功概率、定位误差的关系。结果表明,本文设计的重力垂直梯度可导航性值可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据,可导航值大于14.0时,定位误差优于2.0nmile,并给出西太平洋海域对应的区域分布。

重力垂直梯度和重力异常辅助导航SITAN算法结果分析

在重力辅助惯性导航的仿真计算中,重力异常是人们常采用的辅助数据,重力垂直梯度数据对惯性导航的辅助能力还没有涉及过。利用重力异常数据和重力垂直梯度数据,在同一个区域内进行了多条航线SITAN匹配算法的仿真计算,并对SITAN算法的初始定位结果和匹配辅助导航的结果进行了统计分析。结果表明,无论在初始定位能力上还是匹配辅助导航能力上,重力垂直梯度的数据结果要好于重力异常数据结果。

重力垂直梯度数据地图特征及其辅助导航

从随机过程理论出发,研究了重力垂直梯度场的主要特征参数(标准差、粗糙度、信息熵),通过选定局部窗口的滑移,计算了西太平洋海域分辨率为2’×2’的重力垂直梯度特征参数。选取不同特征区域的3条航线进行辅助导航仿真定位,并对导航能力进行统计分析,给出了重力垂直梯度特征参数与匹配成功率、定位误差的关系;在统计准则下,匹配成功率大于90%、定位精度优于1nmile,表明重力垂直梯度特征参数可以作为匹配区域选择以及航线规划的数量性依据。

重力垂直梯度非线性变化研究

通过理论模拟试算和地面实测结果解算表明:山体边缘的重力垂直梯度在80 cm和130 cm高度处存在较为明显的空间非线性变化,超过0.02×10-8ms-2/cm;空间非线性变化随高度变化呈增大趋势。因此在分别利用FG5与A10绝对重力仪建立重力基准时,由不同仪器测量高度引起的归算重力变化不可忽视。

利用高精度地球重力场模型计算扰动重力垂直梯度

探讨了利用地球重力场模型计算扰动重力垂直梯度的理论方法,介绍了高精度地球重力场模型和最新的EGM2008模型,并利用EGM2008模型的360阶和720阶完全规格化地球位系数,分别计算了西太平洋区域和全球范围的扰动重力垂直梯度。从绘制的计算结果分布图可以看出,扰动重力垂直梯度能够清晰反映并显示地球地质构造的变化特征与陆地边界轮廓。统计分析表明,随着位系数截断阶次从360阶增至720阶,计算结果的变化较为明显,均值接近于零,其数值分布近似服从正态分布。

重力数据融合与重力垂直梯度异常反演

重力垂直梯度异常反应了重力异常的空间变化率,在地球物理勘探等多学科中得到越来越多的应用。利用南海局部区域实测重力异常数据和Sandwell测高重力异常数据,将搜索范围、距离和精度多种因素融合考虑并对Shepard算法进行改进,给出了南海局部区域(19°N^20.5°N,114°E^115.5°E)分辨率1'×1'的重力异常并反演了对应分辨率的重力垂直梯度异常。结果表明,基于Shepard改进算法的高精度船测重力和测高重力的有机融合,增强了单一测高重力数据反演重力垂直梯度异常的细节纹理,提高了反演重力垂直梯度异常的分辨率和精度。

西太平洋海域卫星测高重力垂直梯度分布

从地球重力场基本理论出发,推导了重力垂直梯度计算的数值积分公式,并利用由多颗测高卫星联合反演的2′×2′海洋重力异常资料,解算了西太平洋海域重力垂直梯度。将计算所得的重力异常垂直梯度与现有资料进行比较,其差值均方根为±10.08E,表明两者精度相当。此外,还对差值大小和空间分布进行了深入分析。

基于Android平台的两种重力垂直梯度解算方法研究

重力垂直梯度测量在地球物理勘探中发挥着重要作用。通过测量实验,快速准确计算出重力垂直梯度值尤为重要。目前测定重力垂直梯度的方法有两种:传统测定法、同步观测法。针对重力垂直梯度测量进行需求分析,采用这两种重力垂直梯度解算原理,设计开发一款基于Android平台重力垂直梯度解算软件,其具有采集数据记录、数据处理、限差检验、精度评定和数据查询功能。最后,通过实地重力垂直梯度测量试验,对该软件进行运行性能和结果可靠性验证,并对比两种解算方法的精度。试验证明,该软件的两种解算方法都能够满足重力垂直梯度测量精度要求。

重力垂直梯度与微重力研究概况

一、引言在重力学的发展中,微重力与重力垂直梯度的研究是一个令人感兴趣的问题。所谓的微重力测量是指测量、探查的对象引起的重力效应和测量的精度都是以微加(μGal)级的数值来量度的。研究微重力与重力垂直梯度的变化一方面使我们进一步加深对地球重力场的了解,同时根据观测得到的有价值的资料来解释与评价地下密度异常体的结构、形态、分布,则更具有理论与实用的意义。

基于重力垂直梯度的欧拉反褶积改进措施

欧拉反褶积反演解的发散与不稳定性一直制约着其实用效果。为此,提出利用垂直梯度反演和筛选准则并在分辨信号极值区域基础上进行重力反演等改进方法。通过模型试算,全面分析它们相对常规重力数据反演方法的效果。结果表明,改进方法能明显提高反演解水平位置和深度的精度和收敛性。

重力垂直梯度在大地测量和物探中的应用

本文简要地介绍重力垂直梯度的一种确定原理和方法，着重研究它在现今大地测量和物探中的一些应用，指出利用垂直梯度可以解决长期未能很好解决的一些问题，它们是精确的似大地水准面与大地水准面的偏离、大地水准面高和地球内部的重力。以珠穆朗玛峰为例，我们已计算出其下的似大地水准面与大地水准面的偏离为－０．１４ｍ，大地水准面高为－３０．３６ｍ，辅之以正常高等还可求得珠峰的海拔高为８８４７．８２±０．２８ｍ，这一结果与我国学者所得的结果甚为接近。此外对利用重力垂直梯度探测了十三陵中未开挖的茂陵。

佘山重力垂直梯度偏小的原因及其对大地测量的影响

根据推导的公式计算了由山体质量引起的梯度效应，结果与实测值甚为接近。分析了佘山重力垂直梯度偏小的原因，认为这是由于山体质量分布引起的。最后讨论了垂直梯度偏小对重力值的高度归算和大地水准面的影响。

多类资料计算南海重力垂直梯度的方法比较

重力垂直梯度在解决和解释地球表层地质和地球物理问题中的作用日益明显,因而获得其模型和分布是非常必要的。利用测高卫星可以得到空间大范围高精度、高分辨率的垂线偏差、重力异常以及大地水准面数据,利用测高重力资料和地球重力场模型,采用不同方法分别计算了南海海域重力垂直梯度,并对它们进行了比较。

联合重力异常和重力垂直梯度异常数据反演皇帝山海域海底地形

海底地形对开展海洋科学调查和研究十分重要。以多波束为主的回声测深技术测量成本高且效率低,几十年来仅实现了全球约20%的海床测绘。对于空白区(特别是深海区域),可以借助重力异常和重力垂直梯度异常进行回归分析反演得到,但该方法得到的比例因子鲁棒性不强。为了解决这一问题,同时考虑到两种重力数据在表征海底地形长短波长的不同优势,本文结合滑动窗口赋权和稳健回归分析来反演海底地形。在太平洋皇帝山海域(35°~45°N,165°~175°E)的实验结果表明:在船测检核点处,本文构建模型的标准差为61.02 m,相比于单一重力数据反演模型,精度分别提高了14.92%(重力异常)和2.08%(重力垂直梯度异常),能较好地反映皇帝海山链的地形走势。

MonteCarlo方法计算扰动重力垂直梯度的误差研究

为了进一步提高扰动重力垂直梯度的计算精度，提出采用分层抽样法、对偶变量法和基于分层抽样的对偶变量法来计算扰动重力垂直梯度，并对以上三种改进MonteCarlo方法的计算表达式和误差表达式进行了理论推导，结果表明改进后的MonteCarlo方法误差数量级可降低到10^-6。

重力垂直梯度测量平差新方法

对重力梯度同步观测数据处理模型进行改进,可以同时计算出高低测点的重力段差、两台重力仪读数的系统差和零漂改正差。将实例计算结果与常规的数据处理模型结果进行对比,验证了该方法的有效性和适用性。

利用FG5绝对重力仪观测数据确定重力垂直梯度

本文建立了利用FG5实测数据求解重力垂直梯度的数据处理模型与算法.通过对多次自由落体实验的下落距离拟合残差叠加求均值,发现下落距离观测量中存在明显的有色噪声.通过对有色噪声的建模,并以剩余残差为依据选取可靠的下落时段,解算测站点的重力垂直梯度.利用本文所提出的数据处理方法分别对FG5-214绝对重力仪在两个测站上的观测数据进行处理,以相对重力仪测量的重力垂直梯度结果为参考值,本文处理得到的重力垂直梯度结果相比于未考虑有色噪声并依据经验选取下落时段的解算方法得到了显著改善.

基于模糊C均值聚类的空—地—井垂直重力梯度数据反演方法

通过重力梯度数据三维反演能够获得地下密度结构模型,用于地质资源勘探等领域。航空、地面和井中观测的重力梯度数据含有不同频率的信息,通过数据联合可以降低反演多解性,提高成像分辨率。对于具有复杂形态的地下异常体,目前这种多尺度数据联合反演的纵向空间分辨率,尤其是异常体底部的成像分辨率有待提升。针对该问题,开展了航空—地面—井中垂直重力梯度数据的联合反演方法研究。首先,在正则化反演中引入模糊C均值聚类算法,通过在迭代过程中加入聚类约束降低多解性;其次,联合航空、地面和井中垂直重力梯度数据,提出一种联合反演方法,并使用GPU加速计算;然后,将反演应用于理论模型数据与美国文顿盐丘地区重力梯度数据,验证方法的效果,并讨论了井位置对结果的影响;最后,对基于GPU加速的并行反演方法进行性能分析。数据试验证明了模糊C均值聚类算法能够降低反演的多解性,通过联合反演能够获得准确的密度分布,该方法具有一定的抗噪能力;使用异常旁井和穿异常井数据的成像分辨率更高。计算的文顿盐丘地区密度分布与其他学者的结论相近,证明了方法是有效且可行的。试验还表明,GPU并行方法具有较高的加速比,提出的方法能够为地质找矿等研究提供技术支撑。

基于航空重力梯度数据重建高分辨率局部重力场的径向基函数方法

基于径向基函数技术,研究了利用航空重力梯度数据重建局部重力场模型的方法,建立了泊松小波径向基函数和航空重力梯度张量之间的解析关系.以频率域变换和等效源方法为例讨论了不同梯度分量转换方法对重力场建模的影响,分析了基函数埋深深度对建模的影响.以澳大利亚珀斯Kauring试验场为例,采用实测航空重力梯度垂直分量构建了高分辨率重力场模型.结果表明,局部地形扰动对建模的影响较大,即使在平原或丘陵区域,也要考虑其影响.此外,不同梯度分量转换方法对于区域重力异常恢复的影响较小.再者,基函数埋深深度对建模影响较大;相比于采用重力数据建模而言,基于航空重力梯度数据求解时,基函数的适宜埋深深度更浅.联合航空重力梯度数据求解能显著提高重力场模型在高频和甚高频波段的分辨率和精度.与实测航空重力数据对比表明,利用航空重力梯度数据可构建分辨率约为0.15 km、精度优于1 mGal的重力场模型.