重力数据融合与重力垂直梯度异常反演

• 作者: 柴华 武凛 王勇 王虎彪 肖耀飞
• 来源期刊: 海洋测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 测高重力 船测重力 数据融合 Shepard算法改进 重力垂直梯度异常
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1-4,17
• 页数: 5页
• 分类号: P223
• 字数: 4276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2018.01.001

摘要

重力垂直梯度异常反应了重力异常的空间变化率,在地球物理勘探等多学科中得到越来越多的应用.利用南海局部区域实测重力异常数据和Sandwell测高重力异常数据,将搜索范围、距离和精度多种因素融合考虑并对Shepard算法进行改进,给出了南海局部区域(19°N～20.5°N,114°E～ 115.5°E)分辨率1'×1'的重力异常并反演了对应分辨率的重力垂直梯度异常.结果表明,基于Shepard改进算法的高精度船测重力和测高重力的有机融合,增强了单一测高重力数据反演重力垂直梯度异常的细节纹理,提高了反演重力垂直梯度异常的分辨率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴华	中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室	23	189	5.0	13.0
2	王虎彪	中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室	21	206	9.0	14.0
3	武凛	中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室	5	3	1.0	1.0
4	肖耀飞	中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室	1	0	0.0	0.0