GRACE/GOCE联合重力场模型反演方法与若干关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41274033
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0401.物理大地测量学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The studies of the proposal are carried out with focus on some problems in the joint processing of the GRACE and GOCE satellite gravity data and exploring for some new approaches, key technologies in it. It has a threefold aim. Firstly, a new method is proposed that using the calibrated GOCE gravity gradients in the processing of the high-low Satellite-to-Satellite Tracking (SST) data to improve the accuracy in the linearization of the observation equation. Thus, the high frequency signals in the gravity gradients can be utilized further and may lead to a GOCE high-low satellite gravity model with higher accuracy. Secondly, taking the SST data of the GRACE twins as a constraint, combing the SST of GRACE and GOCE and advancing the joint level from the current superposition of the normal equations to the assimilation of the observation data. Thirdly, with the profound theoretical analysis, it is planned to refine the preprocessing of the GOCE data, including the practical models and schemes for the calibration of the accelerations and gradients mainly. It is anticipated that the researches of this proposal may reveal and expand the functions of the gravity gradients and upgrade to a more advanced level in the compact combination of the satellite gravity data between missions, providing new approaches in the determination of a joint gravity model.
项目围绕GRACE和GOCE卫星重力数据联合处理中的若干问题展开研究,探索联合处理的新方法及其关键技术。主要包括三项内容。一、提出将校准后的GOCE梯度观测值,用于GOCE卫星高低跟踪数据处理的新思路,充分利用梯度观测值包含的高频信号,提高观测模型线性化精度,改善GOCE高低跟踪重力场模型的精度。二、以GRACE星间观测为约束,联合处理GRACE和GOCE的卫卫跟踪数据,将目前法方程级别上的联合提升到观测数据级别上的融合。三、通过进一步的理论分析,实现更加精细的GOCE任务数据预处理,主要包括加速度计和梯度观测值的实用校准模型与校准方案等。本项目研究成果有望进一步发挥梯度观测数据的作用,扩展其应用范围,实现卫星重力任务观测数据的深度融合,为发展GRACE/GOCE联合重力场模型提供新方法。

结项摘要

瞄准“建立GRACE/GOCE卫星重力测量数据综合处理软件系统”,“研制GRACE/GOCE联合重力场模型”的总目标,系统研究了GOCE卫星数据预处理,特别是卫星定姿以及加速度计数据的精细处理,以及卫星精密定轨与重力场建模的同解法。从理论方法、关键技术以及软件平台的搭建着手,完成了项目的各项研究内容。.在国内较早采用GOCE卫星数据研究单加速度计模式下的高低跟踪数据处理,并建立了GRACE/GOCE卫星跟踪卫星重力场模型WHU-GRGO-SST。发现GOCE卫星加速度计偏差参数存在显著的漂移,与国际同类成果同步。该研究为建立高分辨率高精度的GRACE/GOCE重力场模型提供了技术参考,也可为GOCE卫星梯度仪校准以及梯度数据的深入分析提供重要的辅助信息。.卫星精密定轨与重力场建模方面,在独立开发多年的软件平台上实现了同解法,并结合GRACE卫星任务进行了验证。通过动力法轨道的外部质量检核、卫星非保守力分析、重力场模型的GNSS水准检验等,展示了同解法的优点。该项工作为今后处理GRACE Follow On任务数据提供了良好的起点,并为进一步缩小与国际著名研究机构之间的差距奠定了基础。.在上述工作基础上,项目组瞄准今后可能的热点问题进行了积极的探索与拓展。包括联合卫星轨道与星间距离变率研究地表浅层物质迁移的MASCON方法、重力卫星编队飞行以及联合卫星重力数据与经典的SLR技术确定地心位置等,指导完成两篇硕士论文《GOCE重力梯度仪内部检校》与《利用GRACE和SLR确定地心运动的研究》,发表SCI论文3篇,EI论文4篇,核心期刊1篇。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
单加速度计模式下的GOCE卫星重力场建模方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹贤才;李建成
  • 通讯作者:
    李建成
动力法校准GRACE星载加速度计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹贤才
  • 通讯作者:
    邹贤才
卫星精密定轨与重力场建模的同解法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹贤才;衷路萍;李建成
  • 通讯作者:
    李建成
卫星编队用于消除海潮模型混频误差影响的可行性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国科学:地球科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵倩;姜卫平;徐新禹;邹贤才
  • 通讯作者:
    邹贤才
低轨道卫星重复周期的设计方法及其对重力场反演的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜卫平;徐新禹;邹贤才;彭利峰
  • 通讯作者:
    彭利峰

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其他文献

利用GPS卫星轨道确定地球二阶带谐系数的研究
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版),2006,Vol31(11):1011-1014.
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    邹贤才
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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JPL行星历表的发展及比较
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘婉逸;邹贤才;衷路萍
  • 通讯作者:
    衷路萍

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广义“一步法”研究及其在卫星重力测量中的应用关键技术
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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

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          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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