近期,中国科学院上海天文台研究团队在负荷形变反演质量变化研究中取得重要进展。该研究工作推演并拓展了利用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)三维形变观测反演质量变化的理论方法,并通过模拟实验证实了附加水平方向的形变观测能够显著提升质量变化反演的空间分辨率及精度。相关研究成果于2022年9月29日在地球物理学领域顶级期刊《地球物理研究:固体地球》(Journal of Geophysical Research: Solid Earth)上发表。
自然因素和人类活动会引起地球表面质量(主要是水)的迁移,对其在空间和时间上的变化进行高精度估算,有助于深入理解地表质量变化的地球物理过程和动力学因素,进而理清区域及全球气候变化与自然变率及人类生产生活的关联。利用GNSS台站观测的负荷形变信号估算(或反演)该区域的质量变化是GNSS应用研究的重要课题,也是研究中小尺度质量负荷变化的重要手段。
中国科学院上海天文台研究团队与香港理工大学Jianli Chen教授团队合作,在前人利用垂直方向GNSS形变反演质量变化的研究基础上[1,2,3],结合水平方向的负荷格林函数推演了GNSS三维形变反演质量变化的公式,并利用棋盘质量模型与基于Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE)及GRACE Follow-On(GRACE-FO)卫星重力观测构建的质量模型对反演方法的空间分辨率和精度进行了评估。
目前已有的基于GNSS水平方向形变的质量变化反演研究,通常都集中在质量变化源易识别、GNSS台站分布密集的区域,并且对于水平方向形变对质量变化反演的改进程度缺乏有效的定量评估。上海天文台与香港理工大学的联合研究团队在三维形变反演质量变化理论推演的基础上,对不同GNSS台站分布密度、不同幅度/分布的质量变化信号以及不同GNSS观测噪声水平下的反演结果进行详细评估。结果表明,使用东(E)、北(N)、上(U)三个方向的GNSS形变观测能显著提升(较以往仅使用U方向的反演结果)区域质量变化反演的空间分辨率及反演精度(图1)。此外,研究团队还模拟了更高精度GNSS形变观测条件下水平方向形变对反演结果的改进程度(图2)。论文的第一作者及通讯作者、上海天文台王松筠助理研究员表示:“在以往的研究中,由于水平方向负荷形变的量级小,在质量变化反演中的作用容易被忽视。随着观测精度的提高,以及科研人员越来越多地关注小尺度(几十公里)的质量变化[4,5],水平形变的作用逐渐凸显出来。”
目前,GNSS的观测精度仍在不断提高,如何进一步发挥该技术手段的优势,挖掘其在包含负荷形变等内容的地球物理领域的研究潜力,是该领域重要的科学问题。“本次研究对于更高精度GNSS形变的质量反演结果进行了模拟及预估,随着将来形变监测精度的提高,水平形变在区域质量反演的作用愈发凸显。”论文的第二作者上海天文台李进副研究员展望道,“本次研究结果对于探索中小尺度区域质量变化、分离不同负荷源的质量变化信号、拓展高精度卫星导航在地球物理领域的研究范围有重要的参考意义。”
本工作得到了国家自然科学基金、上海市自然科学基金以及上海市空间导航与定位技术重点实验室的资助。
图1. 对于模拟的同一质量分布(a),利用垂直方向和垂直+水平方向GNSS形变的质量反演结果分别为(b)和(c),模拟质量与反演质量之差分别为(d)和(e)。在东南角GNSS台站(圆点)稀疏的区域,附加水平方向形变有效提升了反演精度
图2. GNSS观测精度与水平方向形变对质量变化反演的改进量关系图。红点所示为目前GNSS精度(以垂直方向时间序列的方差表示)下的改进量(约10%)
参考文献:
[1] Farrell, W. E. (1972). Deformation of the Earth by Surface Loads. Reviews of Geophysics and Space Physics, 10(3), 761–797. http://doi.org/10.1029/RG010i003p00761
[2] Argus, D. F., Fu, Y., & Landerer, F. W. (2014). Seasonal variation in total water storage in California inferred from GPS observations of vertical land motion. Geophysical Research Letters, 41(6), 1971–1980. http://doi.org/10.1002/2014GL059570
[3] Fu, Y., Argus, D. F., & Landerer, F. W. (2015). GPS as an independent measurement to estimate terrestrial water storage variations in Washington and Oregon. Journal of Geophysical Research-Solid Earth, 120(1), 552–566. http://doi.org/10.1002/2014JB011415
[4] Milliner, C., Materna, K., Bürgmann, R., Fu, Y., Moore, A. W., Bekaert, D., Adhikari, S., & Argus, D. F. (2018). Tracking the weight of Hurricane Harvey’s stormwater using GPS data. Science Advances, 4(9), eaau2477-. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau2477
[5] Knappe, E., Bendick, R., Martens, H. R., Argus, D. F., & Gardner, W. P. (2019). Downscaling Vertical GPS Observations to Derive Watershed-Scale Hydrologic Loading in the Northern Rockies. Water Resources Research, 55(1), 391–401. http://doi.org/10.1029/2018WR023289
科学联系人:
王松筠,中国科学院上海天文台,wsy@shao.ac.cn
李进,中国科学院上海天文台,lijin@shao.ac.cn