利用海洋重力数据反演海底地形的理论与方法

发布时间：2020-10-01 05:26

　　 高精度的海底地形图在潜水器导航、灾害预警、地质勘探等领域具有重要应用价值。本文基于海洋重力场和海底地形在一定波段内高度相关的理论,对利用海洋重力数据反演海底地形的理论和方法进行了深入研究。主要工作及创新点概括如下:1、概述了利用卫星测高数据反演海洋重力场的基本方法,采用逆Vening Meinesz公式反演获得了南中国海区域的重力异常,其精度与丹麦科技大学的DTU10重力模型相当;利用实测数据,对基于海洋大地水准面、重力异常、垂线偏差和球谐函数模型计算得到的垂直重力梯度异常进行了比较和分析。2、以南太平洋某海域作为研究对象,对现今广泛采用的ETOPO1、DTU10 BAT、GEBCO、GINA和SIO模型进行了详细的精度分析和评定,模型的长波项精度分析表明,部分模型存在较为严重的系统性偏差。3、针对利用重力地质法反演海底地形需要确定海底洋壳和海水之间密度差异常数的难题,提出了基于水深检核点的迭代计算方法,有效提高了海底地形的反演精度。4、给出了重力数据和海底地形的相关关系,对比分析了未补偿导纳模型、Airy补偿导纳模型和挠曲补偿导纳模型,研究表明导纳方法适用于15-200km波长段的海底地形反演;给出了用于计算地形模型长波项及消除高频噪声影响的低通和高通滤波器的频域计算方法。5、给出了反演海底地形的Smith和Sandwell(SAS)方法,在15-120km波长段采用抗差线性回归技术获得了比例因子;给出了基于垂直重力梯度异常反演海底地形的SAS计算公式,在20-200km波长段通过离散的船测水深数据得到了比例因子;提出了利用残余的船测水深计算模型短波项的方法,提高了水深模型精度。6、给出了反演海底地形的频域最小二乘配置计算公式,采用十阶多项式模型拟合了转换函数,因其基于重力异常和海底地形的随机特性,对先验的地形模型有较高要求。7、给出了各种海底地形反演方法的实用流程图和具体解算步骤。以麦哲伦海山链和南中国海作为研究对象,根据船测水深分布和地形条件划分为不同海域开展了反演计算,并对反演模型的精度、功率谱密度、不同水深层的地形反演效果、点位相对精度、粗差点分布等进行了深入分析,表明试验区域海底地形反演的相对精度优于6%。8、提出了基于抗差参数平差的综合海深模型的计算方法。该方法赋予质量较差的模型以较小的权值,减少了其对综合模型的贡献,进而改善了模型精度。
【学位单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：P223.39
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 卫星测高技术的发展与历史
    1.3 海底地形反演技术研究进展
    1.4 本文的主要研究内容
第二章 卫星测高反演海洋重力数据的原理与方法
    2.1 重力异常的计算
        2.1.1 计算垂线偏差
        2.1.2 采用逆Vening Meinesz公式恢复重力异常
    2.2 重力垂直梯度的计算
        2.2.1 正常部分的计算
        2.2.2 异常部分的计算
    2.3 算例分析
    2.4 本章小节
第三章 现有海底地形模型的比较和分析
    3.1 海底地形模型概述
    3.2 模型精度比较
    3.3 模型的长波项精度比较
    3.4 模型频谱分析
    3.5 本章小结
第四章 海底地形反演理论与方法
    4.1 重力地质法
        4.1.1 基本原理
        4.1.2 确定密度差异常数的迭代算法
        4.1.3 确定密度差异常数的向下延拓算法
    4.2 导纳函数法
        4.2.1 海底地形和重力异常的相关关系
        4.2.2 海底地形和重力异常的导纳函数
        4.2.3 滤波器设计与模型分辨率
    4.3 SAS方法
    4.4 基于垂直重力梯度异常的频域方法
    4.5 最小二乘配置法
    4.6 各种海底地形反演方法的比较
    4.7 本章小节
第五章 海底地形反演试验与分析
    5.1 试验区域和数据来源
    5.2 重力地质法试验结果
    5.3 导纳法试验结果
        5.3.1 未补偿导纳方法
        5.3.2 顾及挠曲补偿的导纳方法
    5.4 SAS法试验结果
    5.5 垂直重力梯度异常法试验结果
    5.6 最小二乘配置法试验结果
    5.7 各种反演方法的试验结果比较
    5.8 综合模型的建立
        5.8.1 加权平均法
        5.8.2 自适应平差法
    5.9 南中国海地形反演试验
    5.10 本章小节
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
作者简历
致谢

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本文编号：2831449