【摘 要】
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CHAMP、GRACE/GRACE-FO和GOCE等重力卫星的实施为高精度、高分辨率地球重力场模型的研制提供了海量观测数据,而不同重力场探测数据所反映重力场的波长信息有所差异,因此充分利用卫星重力和地面重力数据等数据源的不同频谱信息进行多源重力场探测数据的联合反演,并研制高精度、高分辨率的静态重力场模型具有重要意义。本文围绕多源重力场探测数据的联合反演理论与模型研制展开研究,主要包括基于GOCE卫
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CHAMP、GRACE/GRACE-FO和GOCE等重力卫星的实施为高精度、高分辨率地球重力场模型的研制提供了海量观测数据,而不同重力场探测数据所反映重力场的波长信息有所差异,因此充分利用卫星重力和地面重力数据等数据源的不同频谱信息进行多源重力场探测数据的联合反演,并研制高精度、高分辨率的静态重力场模型具有重要意义。本文围绕多源重力场探测数据的联合反演理论与模型研制展开研究,主要包括基于GOCE卫星Level 1b级重力梯度观测数据的重力场反演以及与GRACE卫星数据和EGM2008模型重力异常等数据的联合反演,具体研究内容如下:（1）研究了利用GOCE卫星重力梯度数据反演重力场的理论与方法,给出了GOCE卫星重力梯度观测数据时变重力场变化改正的详细计算方法、GOCE卫星重力梯度观测数据的粗差探测方法以及有效的滤波方法;研发了有关计算软件包,自主实现了采用直接法由GOCE卫星Level 1b级重力梯度观测数据反演重力场。（2）针对单独利用GOCE卫星重力梯度观测数据反演重力场的法方程存在严重的不适定性问题,研究了在法方程层面融合GOCE卫星重力梯度观测数据和GRACE卫星数据反演重力场的方法、估计不同观测数据权比的VCE方法以及抑制法方程病态性的Kaula正则化约束方法;此外,为进一步提高纯卫星重力场模型的分辨率和精度,还研究了重力卫星数据与EGM2008模型重力异常数据的融合方法。（3）基于上述理论与方法,使用约2年的GOCE卫星Level 1b重力梯度观测数据并融合180阶次的Tongji-Grace02s模型法方程反演了220阶次的无约束模型Tongji-GOGR2019S,进一步利用完整任务周期的重力梯度观测数据和Kaula正则化约束规则反演了300阶次的Tongji-GOGR2021模型。通过EGMTools软件评估模型精度,结果显示:Tongji-GOGR2019S和Tongji-GOGR2021模型与同阶次的第6代GOCE模型精度相媲美。（4）进一步将Tongji-GOGR2021模型的无约束法方程与由EGM2008模型重力异常重构的完全法方程融合,解算了360阶次的Tongji-GMMG22C模型,评估结果表明:360阶次的Tongji-GMMG22C模型精度稍优于EGM2008模型,与同阶次的XGM2019等模型精度相当。
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