联合GOCE和GRACE观测数据确定高精度卫星重力场模型的研究

GOCE和GRACE任务在确定地球重力场方面各有所长并互为补充，为了充分发挥它们各自在恢复重力场中的优势，联合GOCE和GRACE观测数据确定优于100km空间分辨率、厘米级精度的卫星重力场模型，是当前地球重力场研究的前沿和热点问题。本项目针对GOCE和GRACE观测数据的联合处理问题，系统研究多种卫星重力数据融合处理的理论与方法，主要内容包括：卫星重力数据的基准统一与最优融合模式、卫星重力数据的联合平差模型与高效严密解法、多界面卫星重力数据的频谱组合模型与实用算法；研制具有自主知识产权的卫星重力数据融合处理软件系统，并应用于联合GOCE和GRACE同期观测数据确定200阶次的高精度卫星重力场模型。预期研究成果不仅为新一代卫星重力测量数据的融合处理提供理论基础、实用算法和软件平台，同时也将为未来我国自主的重力卫星数据处理提供技术支持和有关应用保障，具有重要的科学意义和应用价值。

GOCE和GRACE卫星重力数据具有不同的观测精度并反映了重力场不同的频谱特性，联合这两类观测数据可确定高精度高阶次的卫星重力场模型。本项目针对GOCE和GRACE数据的联合处理问题，系统研究多种卫星重力数据融合处理的理论与方法，研制具有自主知识产权的卫星重力数据融合处理软件，并应用于确定高精度GOCE和GRACE联合重力场模型。项目主要研究工作及成果包括：（1）研究了卫星重力梯度数据的粗差探测、外部校准和有色噪声滤波等预处理方法，可为卫星重力场模型反演提供高质量的卫星重力梯度数据。（2）建立了最小二乘法直接求解高阶次重力场模型的OpenMP并行算法，实现了高阶稠密对称正定矩阵的MPI并行求逆算法，提高了卫星重力场反演的效率。（3）基于赫尔默特方差分量估计，论证了附加权比联合反演目标函数的合理性，提出了联合处理的序贯算法。（4）研究了GOCE SST-HL重力场反演的加速度法，提出了抑制卫星加速度高频误差的去相关滤波方法和数据处理方案。（5）研究了GOCE SGG重力场反演的不变量最小二乘法和空域最小二乘法的严密解算模型，给出了有色噪声滤波和病态法方程正则化等关键问题的解决方案。（6）研究了联合GOCE SST-HL和SGG数据严密求解重力场、以及联合GOCE SGG和GRACE SST-LL数据严密求解重力场的联合平差解法，探讨了方差分量估计和参数协方差法对观测值最优加权的适用性。（7）研究了联合高低卫-卫跟踪和重力梯度数据反演重力场的谱组合法，建立了卫星轨道面扰动位和径向重力梯度、以及扰动位和重力梯度分量组合的谱组合计算模型与误差估计公式。（8）建立了基于卫星重力场模型位系数误差阶方差定权、误差方差定权和块对角误差协方差定权的谱组合方法，其中基于块对角误差协方差定权的谱组合相对最优，它考虑了同次位系数之间的相关性。（9）研制了具有自主知识产权的卫星重力数据融合处理软件，基于联合平差和谱组合方法反演得到一系列GOCE模型及GOCE和GRACE联合模型。其中，基于联合平差反演的210阶次GOCE和GRACE联合模型WHU_GOGR01S，其整体精度优于ESA采用同期数据求解的GOCE时域解、空域解和GOCO01S联合解。研究成果丰富了卫星重力数据融合处理方法，可为我国自主的重力卫星数据处理提供技术支持和有关应用保障。