研究基于ChiGaM卫星星间位差反演Mascon模型,反演过程中采取的策略包括:1)引入分段加速度(piece-wise constant acceleration,PCA)参数以减弱动力学定轨过程中力模型误差的影响;2)采用考虑至3-CPR(cycle per revolution)的经验模型吸收...研究基于ChiGaM卫星星间位差反演Mascon模型,反演过程中采取的策略包括:1)引入分段加速度(piece-wise constant acceleration,PCA)参数以减弱动力学定轨过程中力模型误差的影响;2)采用考虑至3-CPR(cycle per revolution)的经验模型吸收星间位差中的低频噪声;3)融合多源数据构建正演模型和参数先验约束矩阵。处理2022-03—2023-12期间卫星数据,构建Mascon模型IEU-CGS-Monthly2023M。与GRACE-FO卫星同时期Mascon模型产品对比,结果表明,所反演模型计算的全球与区域质量分布变化与对比模型具有较高的一致性;各模型大地水准面阶误差在信号占优阶次内高度重合;在9个选定流域内,所反演模型与对比模型的平均相关系数大于0.9;模型整体表现与对比模型相近。本文利用ChiGaM卫星星间位差实现了高精度Mascon模型反演,验证了卫星获取重力场时变信号的能力,可为相关数据处理及应用提供参考。展开更多
文摘研究基于ChiGaM卫星星间位差反演Mascon模型,反演过程中采取的策略包括:1)引入分段加速度(piece-wise constant acceleration,PCA)参数以减弱动力学定轨过程中力模型误差的影响;2)采用考虑至3-CPR(cycle per revolution)的经验模型吸收星间位差中的低频噪声;3)融合多源数据构建正演模型和参数先验约束矩阵。处理2022-03—2023-12期间卫星数据,构建Mascon模型IEU-CGS-Monthly2023M。与GRACE-FO卫星同时期Mascon模型产品对比,结果表明,所反演模型计算的全球与区域质量分布变化与对比模型具有较高的一致性;各模型大地水准面阶误差在信号占优阶次内高度重合;在9个选定流域内,所反演模型与对比模型的平均相关系数大于0.9;模型整体表现与对比模型相近。本文利用ChiGaM卫星星间位差实现了高精度Mascon模型反演,验证了卫星获取重力场时变信号的能力,可为相关数据处理及应用提供参考。
