A new method of improving global geopotential models regionally using GNSS/levelling data
A new method of improving global geopotential models regionally using GNSS/levelling data
复制标题
使用 GNSS/水准测量数据改进全球位势模型的新方法
DOI：
10.1093/gji/ggaa047
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发表时间：
2020-04
影响因子：
2.8
通讯作者：
Li Jiancheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liang Wei;Pail Rol;Xu Xinyu;Li Jiancheng
本文提出了一种利用全球导航卫星系统(GNSS)/水准数据对全球地势模型进行区域改进的新方法。该方法首先利用逆布伦斯公式将GNNS/调平数据转换为扰动电位数据。然后用三参数修正曲面去除扰动电位数据的系统误差。然后用逆泊松积分方程将地球表面的扰动势数据向下延续到内球表面。将向下连续的数据与ggm导出的数据相结合，可以得到全球的全局扰动势。最后利用最小二乘法从扰动电位数据中恢复出最终的区域改进地势模型（RIGM）。基于四组不同的GNSS/水准数据点，确定了青岛（QD）的四个RIGM模型，以验证该方法的能力。RIGM-QDs的高度异常误差在检查点和数据点上的标准差分别比地球引力模型2008 （EGM2008）平均小近25%和30%。这意味着RIGM-QDs比EGM2008更适合该地区的GNSS/水准网。结果表明，该方法可以有效地提高区域GNSS/水准数据在区域区域的GGMs。
In this paper, a new method for regionally improving global geopotential models (GGMs) with global navigation satellite system (GNSS)/levelling data is proposed. In this method, the GNNS/levelling data are at first converted to disturbing potential data with inverse Bruns’ formula. Then the systematic errors in disturbing potential data are removed with a three-parameter correction surface. Afterwards, the disturbing potential data on the Earth's surface are downward continued to the surface of an inner sphere with inverse Poisson's integral equation. Global disturbing potential data on the whole sphere could be achieved with combination of the downward continued data and the GGM-derived data. At last, the final regionally improved geopotential model (RIGM) could be recovered from the disturbing potential data using least-squares method. Four RIGM models for Qingdao (QD) are determined based on four different sets of GNSS/levelling data points to validate the capability of the method. The standard deviation of height anomaly errors of RIGM-QDs are nearly 25 and 30 per cent on average smaller than Earth Gravity Model 2008 (EGM2008) on checkpoints and data points, respectively. This means that the RIGM-QDs fit better to the GNSS/levelling network in this area than EGM2008. The results show that the proposed method is successful at improving GGMs in regional area with regional GNSS/levelling data.
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影响因子：
4.6
作者：
J. Sebera;M. Pitoňák;E. Hamácková;P. Novák
通讯作者：
J. Sebera;M. Pitoňák;E. Hamácková;P. Novák
影响因子：
4.4
作者：
R. Pail;T. Fecher;D. Barnes;J. Factor;S. Holmes;T. Gruber;P. Zingerle
通讯作者：
R. Pail;T. Fecher;D. Barnes;J. Factor;S. Holmes;T. Gruber;P. Zingerle
影响因子：
0.9
作者：
Gilardoni, Maddalena;Reguzzoni, Mirko;Sampietro, Daniele
通讯作者：
Sampietro, Daniele
DOI：
10.1186/bf03353194
发表时间：
2009-08
期刊：
Earth, Planets and Space
影响因子：
--
作者：
J. Janák;Y. Fukuda;Peiliang Xu
通讯作者：
J. Janák;Y. Fukuda;Peiliang Xu
DOI：
--
发表时间：
2011-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Förste;S. Bruinsma;Oleh Abrykosov;F. Flechtner;J. Marty;J. Lemoine;C. Dahle;K. Neumayer;
通讯作者：
C. Förste;S. Bruinsma;Oleh Abrykosov;F. Flechtner;J. Marty;J. Lemoine;C. Dahle;K. Neumayer;