融合多类低轨卫星数据探测全球重力场变化的理论和方法

By fusing the present Low Earth Orbit (LEO) satellite data, we can explore the longer series of high precision and high resolution global gravity field variation, which has a very important meaning for analyzing the mass transportantion between different cycles of the Earth and its responses to global warming. This project establishes the theory and methodology of satellite gravimetry using various fused LEO satellite data, develops the softwares and computes a long series of time-variable gravity field models. The theoretical studies are as follows. 1) Studying the seamless transformation theory for transforming satellite observations between different terrestrial reference frame and measured with different platforms. 2) Establishing the date filtering theory for processing different type data with different spectrum characteristics, realizing the optimal fusion of effective band data. 3) Developing the inversion theory of long arc satellite gravimetry, enhancing the sigonal to noise ratios of satellite gravity measurements. 4) Constructing the constraint equations according the characteristics of global gravity variations and computation model, improving the accuracy of computed time-variable gravity field. Based on the theoretical results, the software will be developed for time-variable gravity field solution using fused multi LEO satellite data, and a series monthly gravity field models with improved accuracy are computed with multi LEO satellite data spanning 1994 to 2016 in uniform datum with enhenced spatial resolution, i.e up to degree and order 18 and 90 during the time from 1994 to 2002 and from 2003 to 2016, respectively. The new monthly gravity field models are then used to analyze the spatiotemporal distribution of global mass changes and its contribution to global mean sea level change.

融合已有低轨卫星数据可探测更长序列的高精度、高分辨率全球重力场变化，对于分析地球各圈层质量迁移及其对全球变暖的响应有重要意义。本项目建立融合多类卫星数据的重力反演理论和方法、研制软件并解算长序列时变重力场模型。理论研究内容为：1.研究不同参考框架和卫星平台观测数据的无缝变换理论，统一不同卫星数据的时空基准；2.建立不同类型和频谱特性低轨卫星数据的滤波理论，实现有效频段数据的最优融合；3.发展长弧卫星重力反演理论，提升卫星重力观测数据的信噪比；4.构建符合全球重力变化特性的约束方程及其解算模型，提高时变重力场的解算精度。根据理论成果，开发融合多类低轨卫星数据的重力反演软件；利用1994至2016年的多类卫星数据，解算基准统一、精度和空间分辨率有改善的全球月时变重力场模型（1994至2002年为18阶次，2003年后为90阶次）；并用于分析全球质量变化的时空分布特性及其对全球海平面变化的贡献。

高精度高分辨率全球时变重力场对于分析地球各圈层物质迁移变化特性，研究全球质量海平面变化规律具有重要意义。项目研究了GRACE等多类低轨卫星数据探测全球重力场变化的理论和方法，研制了GRACE卫星和其它低轨卫星数据的时变重力场模型，并用于分析了全球质量海平面变化特性及其与测高和温盐海平面变化的闭合度。.项目取得的主要成果为：1.优化了卫星重力反演的短弧边值法解算理论，包括改进了其边值条件，精化了非保守力观测值的校正模型，使边值法的积分弧段长度增长了3倍，有效提高了观测模型的信噪比；构建了时变重力场的全球约束模型及其解算方法，提高了重力场模型的空间分辨率；针对重力卫星不同类型观测量的误差特性设计了相应的滤波器并建立了方差因子的高效估计算法，显著提高了随机模型的构建效率；建立了混合精度轨道积分器，用于下一代重力卫星的仿真计算；2.基于理论成果优化了解算软件，利用2002年4月至2016年12月的GRACE数据，研制了96阶次月解模型Tongji-Grace2018，其质量海平面变化与测高和温盐的闭合度优于国际最新模型；引入约束后研制了180阶次月解模型Tongji-RegGrace2019，能与国际官方Mascon模型相媲美；融合多颗低轨卫星数据研制了1993年至2004年国际首个40阶次月解模型Tongji-LEO2021，其质量海平面变化与测高和温盐闭合度良好；综合利用Tongji-Grace2018和Tongji-LEO2021模型在国际上首次直接估计了1993年至2016年的全球平均质量海平面变化；3.创建了顾及时间序列数据精度和缺失的非插值时空滤波理论，并成功内插了GRACE与GRACE-Follow On卫星间11个月的重力场模型缺失；4. 建立了低低跟踪模式的卫星重力反演仿真系统，并应用于我国重力卫星和下一代卫星重力计划的仿真分析。.项目研制的Tongji-Grace2018模型和Tongji-LEO2021模型已经在国际全球重力场模型中心（http://icgem.gfz-potsdam.de/ICGEM/）公开发布；相关成果发表了70篇论文，其中SCI论文51篇（第一标注19篇），获测绘科技进步特等奖1项，2个专利和3项软件著作权；项目参与者入选国家青年千人1人，项目培养毕业了博士后1人，博士4人，硕士9人。