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    GRACE時變重力場濾波方法比較

    2013-12-12 01:46:48趙元元蘇宗躍穆大鵬
    測繪通報 2013年2期
    關鍵詞:高階高斯月份

    趙元元,蘇宗躍,劉 元,穆大鵬,3

    (1.華北地質(zhì)勘查局五一九大隊,河北保定071051;2.山東科技大學測繪科學與工程學院,山東青島266590;3.中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所,北京100094)

    一、引 言

    GRACE采取衛(wèi)星跟蹤衛(wèi)星的觀測模式,能夠確定地球重力場的時變特征,其時間分辨率為10 d到30 d,空間分辨率為 300 km 到 400 km[1]。GRACE衛(wèi)星極大的提高了人類對地球表層質(zhì)量遷移和再分布的認識,尤其是兩極地區(qū)冰川消融[2]和大尺度流域水文變化[3]。

    由于受到衛(wèi)星軌道誤差、觀測誤差、模型誤差以及數(shù)據(jù)處理造成的誤差等影響,使用GRACE數(shù)據(jù)研制的時變地球重力場模型含有較多噪聲,尤其是位系數(shù)的高階部分。為了抑制GRACE含有的噪聲,一般通過設計平滑核函數(shù),對位系數(shù)采取某種限制措施,比如經(jīng)典的高斯平滑核函數(shù)[4],通過降低高階位系數(shù)的權重,來降低GRACE的隨機噪聲;Fan濾波是在高斯濾波基礎上[5],不僅降低高階位系數(shù)的權重,而且也降低高次位系數(shù)的權重,從而進一步降低GRACE的噪聲;DDK2濾波是通過貝葉斯估計[6],利用GRACE兩顆衛(wèi)星的軌道誤差來設計誤差矩陣和模型信息設計信號矩陣,來提高位系數(shù)解的精度。GRACE濾波的方法還有很多,比如將衛(wèi)星觀測誤差和泄露誤差最小化來設計適合研究區(qū)域的平滑核函數(shù)[7],基于高斯濾波的其他非各向同性濾波[8],基于時間序列的統(tǒng)計方法[9]和經(jīng)驗正交函數(shù)方法[10],以及被廣泛應用的經(jīng)驗去相關濾波等[11]。

    本文將使用高斯濾波、Fan濾波和DDK2濾波這3種方法來反演地表質(zhì)量變化,并分析比較它們的結果異同。GRACE數(shù)據(jù)使用的是由CSR(Center for Space Research)發(fā)布的Level-2 RL05版本,用戶可以從http:∥isdc.gfz-potsdam.de/grace進行下載,DDK2濾波的結果由Kushce提供,下載網(wǎng)址是http:∥icgem.gfz-potsdam.de/ICGEM/TimeSeries.html。

    二、濾波方法

    GRACE確定的時變重力場可以反演地球表層的質(zhì)量變化,由于其位系數(shù)含有較大噪聲,直接反演的結果很難分辨出需要的信號,需要對位系數(shù)進行某種限制。經(jīng)過平滑之后,地表的質(zhì)量異??梢杂上率接嬎悖?2]

    式中,θ和λ分別為地心緯度和地心經(jīng)度;Δσ表示質(zhì)量異常;a為地球平均半徑;ρave為地球平均密度(5517 kg/m3),?Plm是規(guī)格化締合勒讓德函數(shù),kl表示負荷勒夫數(shù),Wlm為平滑核函數(shù),ΔClm和ΔSlm為GRACE位系數(shù)與平均值的差值。Δσ除以水密度ρw(=1000 kg/m3)就得到了以等效水高表示的質(zhì)量異常。

    對于平滑核函數(shù)Wlm而言,其不同的設計構成了不同的濾波器。Wahr最早引入高斯平滑核函數(shù)來抑制高階位系數(shù)的噪聲,該平滑核函數(shù)僅對位系數(shù)的階部分起作用,即Wlm退化為

    由于高斯濾波的實質(zhì)是對位系數(shù)的不同階賦予不同的權重,同一階下的不同次的權重一樣,文獻[5]在高斯濾波基礎上,構造了Fan濾波

    式中,Wl和Wm均為高斯平滑核函數(shù),這樣Fan濾波對位系數(shù)的階和次同時起作用。

    文獻[6]通過貝葉斯估計,使用GRACE兩顆衛(wèi)星的幾何軌道誤差來近似估計誤差矩陣E,使用模型確定的信息來估計GRACE的信號協(xié)方差矩陣S,這樣,平滑核函數(shù)可以由下式得到

    式中,a表示正則化因子。

    三、結果分析

    本文使用CSR發(fā)布的Level-2 RL05數(shù)據(jù),時間跨度為2003年1月到2012年12月,共120個月數(shù)據(jù),缺失月份的數(shù)據(jù)通過線性內(nèi)插得到,利用這120個月的數(shù)據(jù)計算GRACE位系數(shù)的平均值,再計算每個月位系數(shù)的殘差。利用式(1),使用高斯濾波、Fan濾波和DDK2濾波計算了2010年4月和10月的質(zhì)量異常,并轉化成等效水高值,其中高斯濾波和Fan濾波的半徑均為400 km。選擇4月份和10月份的原因是,在赤道南北兩側附近,這兩個月份的質(zhì)量異常變化較其他月份強烈,并且趨勢相反。

    從等效水高圖看,在4月份,3種濾波方法均可以在亞馬遜流域、剛果河流域、澳洲北部以及南極和格陵蘭島等地區(qū)觀察到強烈的質(zhì)量變化信號。對于殘余的南北條帶狀噪聲,高斯濾波要明顯大于Fan濾波和DDK2濾波。Fan濾波不僅抑制高階的位系數(shù),而且抑制高次的位系數(shù),相對于高斯濾波,F(xiàn)an濾波能更有效的降低噪聲,但同時也會造成信號的損失;在10月份,3種濾波方法的南北條帶狀噪聲均要比各自4月份的結果要大,但Fan濾波和DDK2濾波的噪聲殘余仍然比高斯濾波小(見表1)。此外,在亞馬遜地區(qū),F(xiàn)an濾波結果的振幅明顯要小于高斯濾波和DDK2濾波,這也說明Fan濾波雖然能有效抑制高階次的噪聲,但也會造成該部分信號的損失。

    表1 3種濾波方法結果統(tǒng)計

    3種濾波的統(tǒng)計結果也有較大差異,如圖1所示,高斯濾波和Fan濾波結果較為接近,后者的最大值、最小值以及均方根都要略小于前者,這也是前面指出的Fan濾波對于高階次位系數(shù)的抑制。對于DDK2濾波,在4月份,其最大值要高于高斯濾波48 mm,高于Fan濾波71 mm,而最小值差距則超過了260 mm,均方根也較前兩者有9 mm和12 mm的差距。在10月份,DDK2濾波與高斯濾波和Fan濾波的結果差異進一步拉大,其最小值是Fan濾波的2倍,而均方根的差距則達到了13 mm和24 mm。造成這種較大差異的原因在于,DDK2濾波使用的是貝葉斯估計方法,依賴于使用的先驗信息,也就是GRACE衛(wèi)星的幾何軌道誤差矩陣和模型確定的信號矩陣,它在有效降低南北條帶噪聲的同時,也可能會造成信號的失真。

    圖1 2010年等效水高圖

    四、結 論

    本文使用高斯濾波、Fan濾波和DDK2濾波反演了2010年4月和10月GRACE時變重力場模型確定的地表質(zhì)量異常,并作了比較分析。高斯濾波只對GRACE位系數(shù)的不同階起降權作用,也就是同一階里面的不同次的權重一樣;Fan濾波的構造是在高斯濾波基礎上,它不僅對位系數(shù)的階起作用,而且對次也同時起作用,進一步壓縮GRACE高階次的噪聲;DDK2濾波是基于貝葉斯估計,使用先驗信息構造平滑核函數(shù),其濾波的結果依賴于先驗信息的近似程度,文獻[6]使用GRACE兩顆衛(wèi)星的軌道誤差來設計誤差矩陣,使用模型來計算信號矩陣,有效地降低了南北條帶噪聲。

    對于4月份和10份的反演結果,從等效水高圖和統(tǒng)計結果看,不同方法之間有著較大差異:Fan濾波和DDK2濾波之后的南北噪聲殘余要小于高斯濾波,3種方法的最大值、最小值和均方根也有著較大區(qū)別,尤其是DDK2與前兩者之間;此外,對于4月份和10月份這兩個不同的時間,3種濾波方法的對于南北條帶噪聲的抑制作用也很不同,4月份要明顯優(yōu)于10月份,可能原因是GRACE軌道運行以及地面跟蹤、GPS跟蹤在不同時間的誤差水平不同。

    [1]TAPLEY B D,BETTADPUR S,RIES J C,et al.GRACE Measurements of Mass Variability in the Earth System[J].Science,2004,305(5683):503-505.

    [2]LUTHCKE SB,ZWALLY H J,ABDALATI W,et al.Recent Greenland Ice Mass Loss by Drainage System from Gravity Observations[J].Science,2006,314(5803):1286-1289.

    [3]馮偉,萊莫尼 JM,鐘敏,等.利用重力衛(wèi)星GRACE監(jiān)測亞馬遜流域2002-2010年的陸地水變化[J].地球物理學報,2012,55(3):814-821.

    [4]詹金剛,王勇,郝曉光.GRACE時變重力位系數(shù)誤差的改進去相關算法[J].測繪學報,2011,40(4):442-446.

    [5]ZHANG Z Z,CHAO B F,LU Y,et al.An Effective Filtering for GRACE Time-variable Gravity:Fan Filter[J].Geophysical Research Letters,2009(36):L17311.

    [6]KUSCHE J.Approximate De-correlation and Non-isotropic Smoothing of Time-variable GRACE-type Gravity Field Models[J].Journal of Geodesy,2007(81):733-749.

    [7]SWENSON S,WAHR J.Methods for Inferring Regional Surface-mass Anomalies form Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE)Measurements of Time-variable Gravity[J].Journal of Geophysical Research,2002,107(B9):109-117.

    [8]HAN SC,SHUM CK,JEKELI C,et al.Non-isotropic Filtering of GRACE Temporal Gravity for Geophysical Signal Enhancement[J].Geophysical Journal International,2005,163(1):18-25.

    [9]DAVISJM,TAMISIEA E,ELOSEGUI P,et al.A Statistical Filtering Approach for Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE)Gravity Data[J].Journal of Geophysical Research,2008,113(01):117-202.

    [10]WOUTERS B,SCHRAMA E O.Improved Accuracy of GRACE Gravity Solutions through Empirical Orthogonal Function Filter of Spherical Harmonics[J].Geophysical Research Letters,2007(34):711-715.

    [11]SWENSON S,WAHR J.Post-processing Removal of Correlated Errors in GRACE Data[J].Geophysical Research Letters,2006(33):553-561.

    [12]WAHR J,MOLENAAR M,BRYAN F.Time Variability of the Earth’s Gravity Filed:Hydrological and Oceanic Effects and Their Possible Detection Using GRACE[J].Journal Geophysical Research,1998,103(B12):30205-30229.

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