SWPU-PMA2024: 利用GRACE L1B数据和改进点质量模型法计算的全球质量变化数据集

卫星重力测量是大地测量学中继GNSS全球定位系统之后又一次具有革命性突破的技术。尤其是GRACE重力卫星计划实施以来，利用其所搭载的高精度GNSS接收机和微米级星间微波测距系统无接触地感应地球重力场的变化，不受大气对流层和电离层延迟的影响，成功用于监测全球范围内的质量变化，在大地测量学、海洋学、水文学、冰川学和地震学等多学科领域取得了巨大的成功。卫星重力测量具有数据全球覆盖和周期性重复观测的能力，观测数据的精度在时间和空间上具有高度一致性，且不易受地理环境和政治文化的限制等诸多优势。目前利用重力卫星观测数据监测地球质量变化的方法还存在诸多问题，主要表现为时变重力场模型受条带噪声影响，需要进行滤波后处理，地表质量变化的时空分辨率难以提升，信号泄漏问题难以有效处理等；且滤波后处理技术依赖于大量经验参数，后处理会进一步影响模型的空间分辨率、影响真实地球物理信号的强度和空间分布等。本研究提出了一种改进的点质量建模方法（Point-Mass Modeling Approach, PMA）以及一种自适应约束矩阵构建方法。改进后的PMA用于建立卫星观测与地表质量块之间的直接数学关系。自适应约束矩阵独立于外部地球物理输入而运行，同时保持时间适应性，并考虑了长期海洋质量变化，有效解决了陆地信号泄漏问题。通过对GRACE Level-1B数据进行分析，我们计算了一个PMA模型时间序列，结果证明了该方法的有效性。