利用GOCE卫星重力梯度研究中国大陆密度结构

Gravity gradient is more sensitive to the density anomalies than gravity anomalies in the upper crust and has better ability to identify the details of the anomaly bodies. Conventional gravity gradiometer and airborne gravity gradiometer can only provide limited data in specific target areas. However, GOCE gravity satellite is a revolutionary tool that can provide gravity gradient data covering larger regions even the whole Earth. The GOCE gravity gradient data contain abundant gravity field signals in middle-long wave, which can better reflect the fine structures of shallow earth. This project aims to use the gravity gradient derived from the GOCE to explore the crustal density structures of Chinese mainland, including processing of GOCE gravity gradient data and inversion of gravity gradient for density structures based on preconditioned conjugate gradient method. For detail, it contains the computation of GOCE gravity gradient at averaged orbital height, the normal gravity gradient correction, the downward continuation of gravity gradient, the terrain correction for gravity gradient, the correction of gravity gradient induced by density-jump interfaces, the establishments of roughness matrix and depth weighting function, the gravity gradient inversion algorithm based on preconditioned conjugate gradient method, model test of gravity gradient tensor with synthetic data, gravity gradient inversion for crustal density structures of Chinese mainland and discussions of its related geodynamic implications. The highlight of this project is to apply the GOCE gravity gradient data to explore the crustal density structures of Chinese mainland. By this project, we can acquire a high resolution crustal density distribution map of Chinese mainland, which can provide the basic materials for the study of the crust and lithosphere of Chinese mainland.

重力梯度对浅部的密度异常比重力更敏感，对异常体的细节具更高的分辨能力。利用重力梯度仪及航空重力梯度测量的重力梯度数据有限，GOCE卫星为获取大范围乃至全球的重力梯度数据提供了新的手段。GOCE卫星重力梯度含有丰富的中长波重力场信号，能够更好地反映地球浅部的精细结构。本项目利用GOCE卫星重力梯度数据反演中国大陆地壳的密度结构。主要研究内容包括GOCE卫星平均轨道高处重力梯度计算，正常重力梯度改正，重力梯度向下延拓，重力梯度地形改正，界面重力梯度效应改正，反演算法中粗糙度矩阵及深度权函数的构建，预条件共轭梯度反演算法，重力梯度张量的数值模拟，中国大陆密度结构的反演以及相关的地球动力学讨论。项目的创新点是将GOCE卫星实测的重力梯度数据应用于中国大陆的密度结构反演。通过本项目的研究可得到基于GOCE卫星重力梯度的高分辨率中国大陆地壳密度分布图，为中国大陆地壳及岩石圈结构研究提供重要的基础资料。

GOCE卫星可获取全球范围的重力梯度数据，为地球内部结构研究提供了新的手段。本项目通过对GOCE卫星重力梯度数据进行处理，利用预条件共轭梯度法，反演了中国大陆岩石圈密度结构。①对预条件共轭梯度反演方法进行了研究，在反演中引入了粗糙度矩阵和深度加权函数，利用模拟数据进行单分量及多分量的重力梯度反演试算，对算法的抗噪性及分辨率进行了分析，证明了该算法的有效性。②研制了三维密度的重力/重力梯度反演软件。本软件可用于重力或重力梯度反演密度结构，软件功能包括反演模型建立、核函数计算、密度反演计算、密度模型的重力/重力梯度正演计算、图形显示等。③提出了基于预条件共轭梯度反演算法的折叠计算方法。通过模型测试及实际数据反演结果表明，改进后的算法能够有效地应用于三维密度结构反演。④对中国大陆GOCE重力梯度数据进行了处理并进行了密度反演。数据处理包括地表、10km、225km高度处的地形改正，沉积层、莫霍面及岩石圈界面改正，深源场改正等，得到反映密度横向不均匀的剩余重力梯度异常，通过反演，得到了中国大陆岩石圈三维密度结构分布图。⑤华北克拉通GOCE重力梯度数据处理及密度反演。数据处理包括平均轨道高度处的重力梯度计算、正常重力梯度改正，重力梯度向下延拓，重力梯度的地形改正，并对沉积层、莫霍面及深源场的重力梯度效应进行了改正，得到剩余重力梯度异常。利用地震波速经转换得到的密度结构作为初始模型，用预条件共轭梯度法对华北克拉通的密度结构进行了反演。⑥利用澳大利亚西澳洲Kauring试验场的实测航空重力梯度数据进行了密度结构反演，验证航空重力梯度应用于密度异常体探测的可行性。将重力梯度联合反演结果与之前重力反演结果对比分析，发现了重力未发现的多个异常块体。本项目共发表学术论文13篇，其中，SCI论文7篇，EI论文3篇，核心期刊论文3篇。软件著作权登记1项。本项目的研究结果，可为中国大陆岩石圈结构研究提供重要的基础资料。