基于重力卫星数据监测全球质量变化的三维加速度点质量模型法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41804077
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0406.重力学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

One of the hot topics in Geodesy and Geophysics is to detect global surface mass change by using gravity satellite measurement. There are many advantages of satellite gravity measurement, such as the ability of global data coverage and periodically repeated observation, the highly consistent of accuracy of observations in time and space, and difficult impacted by geographical scope and political or culture. However, there are many disadvantages of current approaches used to detect global surface mass change from gravity satellite observations. The de-striping ability of current approaches is limited, and spatial and temporal resolution of surface mass change is difficult improved, and more important is that the difficulty to process the signal leakage problem. In order to solve the above problems, the three-dimensional acceleration point-mass modeling approach, which used to detect global surface mass change from gravity satellite measurement based on the Newton’s law of gravitational in the three dimensional Cartesian coordinate, is further developed and improved in this research. This study focus on the load deformation separation methods in the three-dimensional acceleration point-mass modeling approach. The temporal-spatial constraint equation and regularization techniques are used to smooth or filter the north-south stripes noise and to regularize the ill-posed problem of downward continuation. At the same time, the effect of signal leakage error will be evaluated. The spatial and temporal resolution of surface mass variations calculated by three-dimensional acceleration point-mass modeling approach could be efficient improved.
利用卫星重力测量手段监测地球质量变化是目前大地测量学与地球物理学等相关学科的研究热点之一。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。但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,主要表现为去条带噪声能力有限,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。针对这些问题,本项目进一步发展和完善根据牛顿万有引力定律发展的基于重力卫星观测数据监测地表质量变化的三维加速度点质量模型法。重点研究三维加速度点质量模型法负荷形变分离方法,采用时空约束方程和正则化技术处理条带误差和向下延拓的不适定问题,并评估信号泄漏误差的影响,相关研究可进一步提升重力卫星数据监测地表质量变化的时空分辨率。

结项摘要

利用卫星重力测量手段监测地球质量变化是目前大地测量学与地球物理学等相关学科的研究热点之一。针对目前利用重力卫星观测数据监测地球质量变化的方法存在的诸多问题,本项目进一步发展和完善根据牛顿万有引力定律发展的基于重力卫星观测数据监测地表质量变化的三维加速度点质量模型法,重点研究三维加速度点质量模型法负荷形变分离方法,采用时空约束方程和正则化技术处理条带误差和向下延拓的不适定问题,并评估信号泄漏误差的影响。基于传统动力学法和重力卫星实测数据计算了近20年的月时变重力场模型,模型精度达到了国际官方机构同等水平。利用时变重力场模型和三维加速度点质量模型法对我国华北平原和云贵高原的陆地质量变化进行分析,结果表明三维加速度点质量模型法能有效提升重力卫星监测地表质量变化的分辨率,减少信号泄露误差的影响。上述相关研究可进一步提升重力卫星数据监测地表质量变化的时空分辨率,为我国发展自主重力卫星提供借鉴。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
利用三维加速度点质量模型法解算华北地区陆地水储量变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报: 信息科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏伟;苏勇;郑文磊;谷延超;张洛恺
  • 通讯作者:
    张洛恺
反演地表质量变化的附有空间约束的三维加速度点质量模型法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏勇;苏勇;郑文磊;郑文磊;余彪;余彪;游为;游为;于冰;于冰;肖东升;肖东升
  • 通讯作者:
    肖东升
A comparison of GRACE temporal gravity field models recovered with different processing details
不同处理细节恢复的GRACE时间重力场模型对比
  • DOI:
    10.1093/gji/ggab279
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Geophysical Journal International
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Yu Biao;You Wei;Fan Dong-Ming;Su Yong;Nigatu Zemede M.
  • 通讯作者:
    Nigatu Zemede M.
利用三维加速度点质量模型法监测2010年中国西南干旱
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    大地测量与地球动力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏勇;魏伟;李琼;谷延超
  • 通讯作者:
    谷延超
联合GRACE、GRACE-FO重力卫星数据监测华北地区水储量变化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    地球物理学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    苏勇;魏伟;李琼;袁国玉;李豪
  • 通讯作者:
    李豪

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其他文献

桉树优良无性系选育研究
  • DOI:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    温远光
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘俊杰
数字图像相关法测量局域变形场中形函数和模板尺寸的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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    张青川
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    管理世界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柳红波;陶京;苏勇
  • 通讯作者:
    苏勇

其他文献

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面向海量重力卫星观测数据精化处理的机器学习方法研究
  • 批准号:
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    2023
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    51 万元
  • 项目类别:
    面上项目

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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