申旭輝 黃建平 林 劍 羅志才 樂會(huì)軍 吳立新 張學(xué)民 崔 靜

1) 應(yīng)急管理部國家自然災(zāi)害防治研究院，北京 100085

2) 華中科技大學(xué)物理學(xué)院引力中心，湖北武漢 430079

3) 中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所，北京 100029

4) 中南大學(xué)，湖南長沙 410083

5) 中國地震局地震預(yù)測(cè)研究所，北京 100036

引言

地震監(jiān)測(cè)預(yù)警和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)是一個(gè)世界性科學(xué)難題，大力加強(qiáng)重大地震災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警科學(xué)技術(shù)研究，是落實(shí)新時(shí)期“兩個(gè)堅(jiān)持，三個(gè)轉(zhuǎn)變”防災(zāi)減災(zāi)戰(zhàn)略思想的重要舉措。為進(jìn)一步提高地震預(yù)測(cè)科學(xué)研究水平，推進(jìn)地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)能力建設(shè)，我國于世紀(jì)之交提出了建立地震立體觀測(cè)體系的戰(zhàn)略發(fā)展思路，并希望突破三維地球物理場(chǎng)獲取能力瓶頸，發(fā)展地球多圈層耦合模型，通過衛(wèi)星觀測(cè)獲取全球大地震的震例信息，以有效推進(jìn)地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)科學(xué)探索。

前蘇聯(lián)和美國自20世紀(jì)中葉以來，連續(xù)發(fā)射了一系列電磁衛(wèi)星，取得了全球高精度高分辨率的地磁場(chǎng)和電離層信息。2004年法國發(fā)射了DEMETER電磁衛(wèi)星，重點(diǎn)用于地震和火山電磁效應(yīng)研究。最新進(jìn)展是2013年歐空局發(fā)射了SWARM衛(wèi)星星座，實(shí)現(xiàn)了低軌道區(qū)域地磁場(chǎng)和等離子體參量的多衛(wèi)星聯(lián)合探測(cè)，其總場(chǎng)探測(cè)精度達(dá)到0.3 nT，矢量場(chǎng)探測(cè)精度1 nT。全球地磁場(chǎng)、電離層建模以歐美國家為主，如國際主流的IGRF、NGDC和POMME地磁場(chǎng)模型，國際參考電離層模型IRI和快速電子密度模型NeQuick等。隨著衛(wèi)星數(shù)據(jù)的日益增加，相關(guān)模型向著精細(xì)化和實(shí)時(shí)化方向發(fā)展。

在重力衛(wèi)星方面，自21世紀(jì)初先后成功實(shí)施CHAMP、GRACE和GOCE衛(wèi)星重力測(cè)量計(jì)劃以來，國外權(quán)威研究機(jī)構(gòu)（GFZ、JPL和CSR等）在重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理與地球重力場(chǎng)建模方面取得了突破性進(jìn)展。國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)近年來利用國外L1重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)研制了全球重力場(chǎng)模型系列，其精度與國外權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的重力場(chǎng)模型精度相當(dāng)。

我國從21世紀(jì)初開始啟動(dòng)相關(guān)研究。2015年，國務(wù)院批準(zhǔn)《國家民用空間基礎(chǔ)設(shè)施中長期發(fā)展規(guī)劃（2015—2025）》實(shí)施，地球物理場(chǎng)探測(cè)衛(wèi)星計(jì)劃作為我國空間對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分，正式進(jìn)入研發(fā)日程。2018年2月，電磁監(jiān)測(cè)試驗(yàn)衛(wèi)星ZH1（01）成功發(fā)射入軌，并順利通過在軌測(cè)試；2018年4月，國家發(fā)展改革委批復(fù)電磁監(jiān)測(cè)ZH1（02）衛(wèi)星可研，計(jì)劃2021年發(fā)射入軌；我國類GRACE重力衛(wèi)星進(jìn)入研制階段，重力梯度衛(wèi)星預(yù)研順利推進(jìn)?？傮w而言，歐美研究機(jī)構(gòu)在地球物理場(chǎng)衛(wèi)星探測(cè)領(lǐng)域整體上處于主導(dǎo)地位和領(lǐng)先水平，我國電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)接近國際并跑狀態(tài)，重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理尚處于跟蹤研究階段，全球地磁場(chǎng)建模方面處于起步階段，電離層建模技術(shù)達(dá)到國際并跑水平。

隨著衛(wèi)星觀測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展和多平臺(tái)多模式觀測(cè)數(shù)據(jù)的不斷累積，以多參數(shù)地球物理場(chǎng)、紅外微波輻射等為代表的空間對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)越來越多地用于地震研究，地球巖石圈—蓋層—大氣層—電離層（LCAI）耦合模型的提出和發(fā)展，為多參數(shù)地球物理場(chǎng)數(shù)據(jù)綜合分析及地震預(yù)測(cè)應(yīng)用提供了整體框架與科學(xué)思路，并在中國汶川、意大利L’Aquila和日本Tohoku等強(qiáng)震異常分析實(shí)踐中取得了良好效果。地球物理衛(wèi)星探測(cè)作為天基平臺(tái)成為地震立體監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)科學(xué)探索的新的重要方向。

項(xiàng)目“地球物理探測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)與地震預(yù)測(cè)應(yīng)用研究”針對(duì)相關(guān)重大科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)開展攻關(guān)研究，期望這項(xiàng)研究工作能推進(jìn)地震立體觀測(cè)系統(tǒng)業(yè)務(wù)化發(fā)展，支撐國家地球物理場(chǎng)探測(cè)衛(wèi)星計(jì)劃實(shí)施，提高我國防災(zāi)減災(zāi)能力和水平，保障經(jīng)濟(jì)和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》提出的戰(zhàn)略目標(biāo)。項(xiàng)目牽頭承擔(dān)單位為應(yīng)急管理部國家自然災(zāi)害防治研究院，參與單位包括：中南大學(xué)、華中科技大學(xué)、中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所、中國地震局地震研究所和中國地震局地震預(yù)測(cè)研究所。

1 項(xiàng)目的研究目標(biāo)和內(nèi)容

本項(xiàng)目面向重大地震災(zāi)害，基于電磁監(jiān)測(cè)試驗(yàn)衛(wèi)星在軌運(yùn)行、重力衛(wèi)星計(jì)劃預(yù)研和相關(guān)國際合作基礎(chǔ)，以突破電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)精細(xì)處理關(guān)鍵技術(shù)、重力衛(wèi)星L0-L1數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)為重點(diǎn)，研發(fā)電磁衛(wèi)星和重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)、全球地球物理場(chǎng)建模技術(shù)和地球物理場(chǎng)綜合分析技術(shù)，建立全球地球物理場(chǎng)模型和主要地震震例特征庫及樣本庫，并在川滇地區(qū)開展地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用示范和震情跟蹤檢驗(yàn)。

1.1 研究目標(biāo)及科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)

研究目標(biāo)：基于在軌運(yùn)行的ZH1（01）探測(cè)數(shù)據(jù)，優(yōu)化衛(wèi)星觀測(cè)電磁場(chǎng)及等離子體多參量的反演計(jì)算、交叉檢驗(yàn)及定標(biāo)技術(shù)，得到高精度電磁場(chǎng)及等離子體參量探測(cè)反演數(shù)據(jù)；利用國外重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)，發(fā)展重力衛(wèi)星預(yù)處理和在軌定標(biāo)關(guān)鍵技術(shù)，為正在推進(jìn)的中國重力星任務(wù)提供技術(shù)支撐；綜合衛(wèi)星及地基多種探測(cè)資料，提出具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的全球地磁場(chǎng)模型和電離層模型，突破全球/區(qū)域重力場(chǎng)建模技術(shù)，提出全球/區(qū)域重力場(chǎng)模型；利用地球物理衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)并融合多源數(shù)據(jù)信息，挖掘大震前的地震異常綜合特征，建立地震電離層、大氣層擾動(dòng)特征庫和多參量時(shí)空關(guān)聯(lián)樣本庫，發(fā)展震前電磁異常識(shí)別、前兆可靠性評(píng)估及地震統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?；開展同期全球7級(jí)、中國6級(jí)以上震例研究，并在川滇南北帶開展地震立體觀測(cè)和短臨地震預(yù)測(cè)示范。

科學(xué)問題：①地球物理場(chǎng)多尺度變化特征及機(jī)理；②地球物理場(chǎng)變化規(guī)律及其與孕/發(fā)震的時(shí)空關(guān)聯(lián)性。

關(guān)鍵技術(shù)：①地球物理衛(wèi)星高精度數(shù)據(jù)處理與交叉定標(biāo)技術(shù)；②全球地磁場(chǎng)、電離層、重力場(chǎng)精細(xì)建模技術(shù)；③地球物理場(chǎng)震前擾動(dòng)識(shí)別與地震預(yù)測(cè)應(yīng)用技術(shù)。

1.2 項(xiàng)目課題設(shè)置與研究思路

項(xiàng)目擬圍繞2個(gè)科學(xué)問題和3個(gè)關(guān)鍵技術(shù)展開研究，并關(guān)注以下研究重點(diǎn)：①優(yōu)化和發(fā)展地球物理場(chǎng)衛(wèi)星高精度數(shù)據(jù)處理與交叉定標(biāo)技術(shù)，研制電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)優(yōu)化處理軟件系統(tǒng)原型V2.0；②針對(duì)地磁場(chǎng)、電離層和重力場(chǎng)等3個(gè)地球物理場(chǎng)全球精細(xì)建模需求，重點(diǎn)發(fā)展并突破相應(yīng)的建模技術(shù)方法，形成基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地磁場(chǎng)、重力場(chǎng)及電離層建模技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)（征求意見稿）；③地球物理多參量綜合分析與地震異常識(shí)別技術(shù)，為短臨地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)提供技術(shù)支撐和知識(shí)服務(wù)；④研制電磁衛(wèi)星地震監(jiān)測(cè)示范應(yīng)用平臺(tái)，集成衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析模塊、模型庫和特征庫，開展川滇地區(qū)地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用示范。

項(xiàng)目共設(shè)置6個(gè)研究課題。課題一：星載電磁場(chǎng)數(shù)據(jù)處理與定標(biāo)校驗(yàn)技術(shù)；課題二：星載電離層數(shù)據(jù)處理與定標(biāo)校驗(yàn)技術(shù)；課題三：星載重力場(chǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)；課題四：全球/區(qū)域地球物理場(chǎng)精細(xì)建模技術(shù)；課題五：地球物理多參量綜合分析與地震異常識(shí)別技術(shù)；課題六：地球物理多參量綜合分析與地震異常識(shí)別技術(shù)。

課題一、二、三是直接針對(duì)地球物理衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的前端任務(wù)；課題四是在課題一、二、三的基礎(chǔ)上得到衛(wèi)星地球物理場(chǎng)模型產(chǎn)品的中間任務(wù)；課題五和課題六是本項(xiàng)目的后端任務(wù)。其中，課題五是承上啟下的關(guān)鍵性課題，既利用課題一、二及四的數(shù)據(jù)與模型開展背景場(chǎng)研究和地震異常分析，也擴(kuò)展利用其他多源異質(zhì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行地震異常綜合識(shí)別及前兆診斷，并為短臨地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)提供統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型；課題六則是整個(gè)項(xiàng)目的引領(lǐng)和出口，旨在探索地球物理衛(wèi)星在地震立體監(jiān)測(cè)及短臨預(yù)測(cè)中的應(yīng)用潛能，通過集成前述課題的模型方法和軟件模塊并利用其數(shù)據(jù)產(chǎn)品和知識(shí)規(guī)則，在川滇地震帶開展應(yīng)用和示范檢驗(yàn)。通過6個(gè)課題的有機(jī)聯(lián)系和互動(dòng)反饋，共同解決地球物理探測(cè)衛(wèi)星地震預(yù)測(cè)應(yīng)用的兩個(gè)關(guān)鍵科學(xué)問題，即地球物理場(chǎng)多尺度變化特征及機(jī)理、地球物理場(chǎng)變化與地震的關(guān)聯(lián)性。圖1為課題之間的邏輯關(guān)系。

圖1 課題之間的邏輯關(guān)系Fig. 1 Logical relationships among topics

本項(xiàng)目總體技術(shù)路線為：系統(tǒng)梳理現(xiàn)有地球物理場(chǎng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理及定標(biāo)校驗(yàn)技術(shù)，定位核心技術(shù)問題。以實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，充分利用項(xiàng)目組直接運(yùn)行ZH1（01）衛(wèi)星科學(xué)任務(wù)中心、中歐國際合作等有利條件，發(fā)展和完善數(shù)據(jù)處理算法，從而優(yōu)化電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵環(huán)節(jié)，全鏈路實(shí)現(xiàn)重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理流程。進(jìn)一步積極推進(jìn)數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)軟件化實(shí)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上發(fā)展全球地球物理場(chǎng)建模技術(shù)，融合多源數(shù)據(jù)，有效提高多尺度地球物理場(chǎng)模型分辨率；基于地球物理衛(wèi)星數(shù)據(jù)，提出地震異常識(shí)別方法與可靠性模型；通過震例解剖和示范應(yīng)用，驗(yàn)證算法模型并評(píng)估應(yīng)用效能，推進(jìn)地球物理場(chǎng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用。圖2為本研究的技術(shù)路線圖。

圖2 技術(shù)路線圖Fig. 2 Roadmap of technology

2 項(xiàng)目研究進(jìn)展和主要研究成果

項(xiàng)目執(zhí)行兩年多以來，開展了星載電磁場(chǎng)、電離層數(shù)據(jù)處理與定標(biāo)校驗(yàn)技術(shù)、星載重力場(chǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、全球/區(qū)域地球物理場(chǎng)精細(xì)建模技術(shù)、地球物理場(chǎng)多參量綜合分析與地震異常識(shí)別技術(shù)的研究，開展了川滇地區(qū)地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用示范。實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)算法和模塊的研發(fā)，建立了衛(wèi)星地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用平臺(tái)，完成全球及中國強(qiáng)震震例積累。取得新技術(shù)3個(gè)：①高精度三頻信標(biāo)電離層反演技術(shù)；②VLF電波FDTD傳播模型；③星載重力梯度數(shù)據(jù)的精細(xì)處理技術(shù)。新方法3個(gè)：①高精度磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理方法；②衛(wèi)星磁場(chǎng)擾動(dòng)信號(hào)提取算法；③衛(wèi)星多參量綜合分析方法。新產(chǎn)品3個(gè)：①全球主磁場(chǎng)模型，成功納入新一代全球地磁場(chǎng)參考模型IGRF2020.0，為全球地球物理場(chǎng)建模百年來首個(gè)中國模型；②全球三維電離層電子密度模型；③全球時(shí)變重力場(chǎng)模型。新理論1項(xiàng)：多源異質(zhì)地震異常信息融合與異常識(shí)別。新平臺(tái)1個(gè)：衛(wèi)星地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用平臺(tái)。

2.1 星載電磁場(chǎng)數(shù)據(jù)處理與定標(biāo)校驗(yàn)技術(shù)

以電磁衛(wèi)星電磁類載荷的 L0 數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化流程產(chǎn)出的L2數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，研究了平臺(tái)干擾、載荷間干擾、傳遞函數(shù)長期變化等在數(shù)據(jù)處理過程中的影響，結(jié)合地面試驗(yàn)、模擬仿真等，建立載荷數(shù)據(jù)校正模式，優(yōu)化了電磁衛(wèi)星標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的處理算法，獲得高精度電磁場(chǎng)探測(cè)數(shù)據(jù)，建立了我國首個(gè)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的CSES全球地磁場(chǎng)模型，并被納入第13代國際地磁場(chǎng)參考模型中；通過分析磁暴、閃電等典型事件的響應(yīng)特征，以及與同類觀測(cè)數(shù)據(jù)和模型比對(duì)，檢驗(yàn)電磁衛(wèi)星電磁類載荷的長期數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過集成開發(fā)，形成了優(yōu)化電磁監(jiān)測(cè)試驗(yàn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理原型系統(tǒng) V2.0（電磁部分）。

2.1.1 衛(wèi)星平臺(tái)工作對(duì)載荷數(shù)據(jù)影響的模擬

基于衛(wèi)星平臺(tái)遙測(cè)數(shù)據(jù)，分別分析了太陽光照角度、太陽翼電源輸出強(qiáng)度、姿態(tài)噴嘴工作對(duì)磁場(chǎng)觀測(cè)的影響，利用疊加原理展現(xiàn)了衛(wèi)星平臺(tái)電流系統(tǒng)引起的磁場(chǎng)數(shù)據(jù)“階躍”干擾現(xiàn)象，并通過衛(wèi)星平臺(tái)電源電氣特征受太陽高度角控制的磁場(chǎng)干擾仿真模型進(jìn)行仿真解釋。對(duì)低軌衛(wèi)星觀測(cè)到的磁擾動(dòng)事件開展了統(tǒng)計(jì)研究。大量衛(wèi)星磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明，在中低緯度，衛(wèi)星觀測(cè)到的高頻磁擾動(dòng)并不是源自衛(wèi)星平臺(tái)的人造干擾，其中大部分來源于電離層小尺度行進(jìn)式擾動(dòng)（SSTID）的自然過程。這些磁擾動(dòng)事件具有明顯的統(tǒng)計(jì)特征。圖3為張衡1號(hào)的磁場(chǎng)數(shù)據(jù)中不規(guī)則變化點(diǎn)的全球分布圖及已確認(rèn)的干擾源。

圖3 張衡1號(hào)的磁場(chǎng)數(shù)據(jù)中不規(guī)則變化點(diǎn)的全球分布圖及已確認(rèn)的干擾源Fig. 3 Global distribution of irregularity points in ZH1（01） magnetic field data and confirmed disturbance sources

2.1.2 矢量磁場(chǎng)數(shù)據(jù)高精度標(biāo)定和去擾技術(shù)研究

圍繞矢量磁場(chǎng)數(shù)據(jù)中受三頻信標(biāo)發(fā)射機(jī)工作的干擾問題，通過地面試驗(yàn)證明了干擾機(jī)理，射頻信號(hào)能夠作用于磁場(chǎng)各個(gè)分量，通過磁場(chǎng)數(shù)據(jù)階躍的時(shí)段確認(rèn)該時(shí)段和三頻發(fā)射機(jī)工作時(shí)段完全吻合；在此基礎(chǔ)上，建立了三頻信標(biāo)干擾模型，實(shí)現(xiàn)了未干擾時(shí)段與被干擾時(shí)段數(shù)據(jù)的平滑銜接。同時(shí)，在原有1.0版本數(shù)據(jù)處理算法基礎(chǔ)上，考慮短周期變化因素的影響，采用分段參數(shù)模型和粒子群優(yōu)化算法擬合規(guī)避參數(shù)梯度離散問題，建立了全年參數(shù)模型，避免了每天進(jìn)行校正參數(shù)，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。圖4為相應(yīng)的成果圖。

圖4 三頻信標(biāo)工作對(duì)磁場(chǎng)數(shù)據(jù)影響及處理效果Fig. 4 Influence of three-frequency beacon on magnetic field data and processing effect

2.1.3 電磁場(chǎng)數(shù)據(jù)處理方法優(yōu)化與評(píng)估

通過對(duì)低頻段（ULF和ELF）電場(chǎng)和感應(yīng)磁場(chǎng)的聯(lián)合分析，糾正電場(chǎng)和感應(yīng)磁場(chǎng)的時(shí)間偏移，明確了對(duì)高頻采樣信號(hào)需要星上提供更高分辨率的時(shí)間信息，為開展電磁場(chǎng)波矢量研究等同步分析提供了時(shí)間完全同步的電磁場(chǎng)數(shù)據(jù)；基于地基VLF站信號(hào)在衛(wèi)星上的觀測(cè)結(jié)果，通過重復(fù)軌道數(shù)據(jù)和DEMETER衛(wèi)星同位置數(shù)據(jù)的對(duì)比，驗(yàn)證了張衡1號(hào)（ZH1（01））電磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性（圖5）；通過與全波解模擬結(jié)果對(duì)比，表明ZH1(01)觀測(cè)到的NWC，NAA和NPM發(fā)射源的電場(chǎng)和磁場(chǎng)與全波解模型計(jì)算結(jié)果的趨勢(shì)基本一致，大小接近；通過電離層加熱試驗(yàn)中高頻電場(chǎng)對(duì)應(yīng)頻點(diǎn)的能譜增強(qiáng)記錄，表明高頻電場(chǎng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定可靠。

圖5 地面VLF輻射源NWC頂空電離層重訪軌道電磁場(chǎng)觀測(cè)結(jié)果Fig. 5 Observation results of orbital electromagnetic field revisited by NWC headspace ionosphere，a ground-based VLF emitter

2.2 星載電離層數(shù)據(jù)處理與定標(biāo)校驗(yàn)技術(shù)

本任務(wù)完成了電場(chǎng)和磁場(chǎng)與全波解模ZH1（01）GNSS數(shù)據(jù)質(zhì)量分析；完成了ZH1（01）精密定軌，三維精度可達(dá)到3 cm；實(shí)現(xiàn)了三頻信標(biāo)高精度TEC反演算法，其精度可到課題指標(biāo)（優(yōu)于2%）；研究了朗繆爾探針I(yè)V曲線干擾分析及數(shù)字平滑方法；實(shí)現(xiàn)了GNSS中性大氣反演算法，且通過了COSMIC實(shí)測(cè)驗(yàn)證。

2.2.1 電磁衛(wèi)星GNSS數(shù)據(jù)評(píng)估

針對(duì)張衡1號(hào)衛(wèi)星星載掩星接收機(jī)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，課題組結(jié)合觀測(cè)值載噪比、歷元間三次差、多路徑組合等，對(duì)其GPS與北斗2號(hào)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了細(xì)致分析。通過與COSMIC掩星數(shù)據(jù)比較指出，張衡1號(hào)掩星接收機(jī)載荷在GPS信號(hào)跟蹤初期，P1和P2觀測(cè)值存在明顯的異常跳變，進(jìn)一步剔除跳變觀測(cè)值后，P2觀測(cè)值仍存在數(shù)分鐘的異常波動(dòng)，另一方面，張衡1號(hào)與北斗2號(hào)觀測(cè)無明顯異常，同時(shí)其觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量略優(yōu)于COSMIC。為避免張衡1號(hào)掩星接收機(jī)異常觀測(cè)污染數(shù)據(jù)處理結(jié)果，結(jié)合多路徑組合序列滑動(dòng)窗口與中位數(shù)定標(biāo)法，建立了張衡1號(hào)掩星數(shù)據(jù)質(zhì)量控制算法，并將其應(yīng)用于電子密度剖面反演，結(jié)果表明，該質(zhì)量控制算法能有效識(shí)別并剔除異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而顯著提升其反演精度（圖6）。

2.2.2 三頻信標(biāo)TEC反演

三頻信標(biāo)技術(shù)通過將3個(gè)頻率兩兩差分大大提高了TEC解算的模糊系數(shù)，降低了相位積分常數(shù)在TEC求解中的計(jì)算誤差，提升了電子密度重構(gòu)的精度。因此，三頻信標(biāo)技術(shù)未來將廣泛應(yīng)用于電離層擾動(dòng)、小尺度電離層異常和地震前兆預(yù)警等領(lǐng)域。

三頻信標(biāo)技術(shù)的精確性和可靠性已得到了廣泛的認(rèn)可，我國剛剛發(fā)射了第1顆搭載三頻信標(biāo)系統(tǒng)的電磁實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星ZH1（01），因此，迫切需要開展關(guān)于三頻信標(biāo)數(shù)據(jù)處理的相關(guān)研究工作。針對(duì)ZH1（01）搭載的三頻信標(biāo)發(fā)射機(jī)（其中只有兩個(gè)頻段的信號(hào)處在工作狀態(tài)），基于仿真模擬，通過3個(gè)頻率間組合，采用多戰(zhàn)法對(duì)相位積分常數(shù)的精確估計(jì)，反演獲得了高精度的電離層TEC。

圖7結(jié)果表明，觀測(cè)誤差為1°時(shí)，三頻TEC反演的相對(duì)精度優(yōu)于2%（均值為1.13%）；觀測(cè)誤差為3°時(shí)，三頻TEC反演相對(duì)精度優(yōu)于3%（均值為1.87%）。

圖6 基于多路徑組合序列滑動(dòng)窗口與中位數(shù)定標(biāo)的張衡1號(hào)掩星數(shù)據(jù)質(zhì)量控制Fig. 6 Occultation data quality control of ZH1（01） based on multi-path combination sequence sliding window and median calibration

圖7 三頻信標(biāo)k值計(jì)算流程及三頻TEC反演精度統(tǒng)計(jì)Fig. 7 Calculation flow of k value of three-frequency beacon and accuracy statistics of three-frequency TEC inversion

2.2.3 中性大氣反演

ZH1（01）衛(wèi)星搭載了GNSS掩星接收機(jī)可進(jìn)行中性大氣反演。中性大氣反演的原始數(shù)據(jù)由開環(huán)數(shù)據(jù)（IQ值和多普勒值）和閉環(huán)數(shù)據(jù)（載波相位觀測(cè)值）組成，其采樣率一般為50 Hz。ZH1（01）衛(wèi)星的IQ值是按照100 Hz的采樣率進(jìn)行輸出，而多普勒值按照1 Hz的采樣率輸出，顯然多普勒值的輸出采樣率太低，由于數(shù)據(jù)密度不夠，內(nèi)插的結(jié)果與真值的符合度也較低，導(dǎo)致開環(huán)數(shù)據(jù)不可用，因此，低對(duì)流層（主要是5 km以下）幾乎沒有反演結(jié)果。進(jìn)行中性大氣反演的基本流程為：首先基于原始觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算大氣附加相位延遲，在大氣低對(duì)流層約10 km以上采用幾何光學(xué)方法反演計(jì)算大氣彎曲角廓線，在10 km以下，采用物理全息反演算法計(jì)算大氣彎曲角廓線，然后將兩者進(jìn)行拼接（拼接點(diǎn)約為10 km），組成一個(gè)新的彎曲角廓線。通過Abel積分變換公式，可以利用獲得的彎曲角廓線反演得到大氣折射率廓線，最后求得大氣溫度、密度和壓強(qiáng)等大氣參量。

圖8為隨機(jī)抽取的2019年4月13日4個(gè)掩星事件的反演算例。每個(gè)算例從左至右依次為大氣折射率、大氣干溫和大氣干壓，其中綠色實(shí)線為自主反演結(jié)果，紅色散點(diǎn)為ERA-Interim結(jié)果。通過反演結(jié)果可以看出，基于ZH1（01）的反演結(jié)果和ERA-Interim結(jié)果的折射率、干溫及干壓廓線吻合較好，尤其是在5—25 km內(nèi)精度較高。為進(jìn)一步評(píng)定精度，以ERAInterim數(shù)據(jù)為參考，圖9給出了ZH1（01）衛(wèi)星2019年4月13日共139個(gè)掩星事件的偏差均值（黑線）和標(biāo)準(zhǔn)差（紅線）。其中大氣干溫統(tǒng)計(jì)的是絕對(duì)偏差，大氣折射率和大氣干壓統(tǒng)計(jì)的是相對(duì)偏差?？梢钥闯?，在5—25 km高度，干溫的標(biāo)準(zhǔn)差在2K以內(nèi)，折射率和干壓的標(biāo)準(zhǔn)差在1%以內(nèi)。

圖8 中性大氣反演算例Fig. 8 An example of neutral atmosphere inverse calculus

圖9 中性大氣反演統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig. 9 Statistical results of neutral atmospheric inversion

2.2.4 朗繆爾探針伏安特性曲線干擾分析及數(shù)字平滑方法研究

基于ZH1（01）朗繆爾探針數(shù)據(jù)，開展了電子密度和電子溫度的真實(shí)性檢驗(yàn)研究，證實(shí)了朗繆爾探針觀測(cè)數(shù)據(jù)真實(shí)可靠[1]，國內(nèi)外相關(guān)研究也證實(shí)了朗繆爾探針觀測(cè)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，可有效應(yīng)用于電離層探測(cè)研究[2-3]。針對(duì)朗繆爾探針觀測(cè)數(shù)據(jù)絕對(duì)值與其他同類衛(wèi)星的差異，提出了IV曲線的改進(jìn)算法（圖10），在一定程度上降低了絕對(duì)值的差異性。探索了數(shù)據(jù)中現(xiàn)存的擾動(dòng)現(xiàn)象及其產(chǎn)生的原因，提出了IV曲線的平滑擬合方法，可有效減輕數(shù)據(jù)干擾的劇烈程度，并對(duì)02星平臺(tái)可能存在的同類問題提出了改善要求及需求。綜合本研究?jī)?nèi)容，在數(shù)據(jù)處理2.0系統(tǒng)中分級(jí)別加入質(zhì)量標(biāo)簽，對(duì)朗繆爾探針后續(xù)科學(xué)應(yīng)用以及持續(xù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)工作提供了重要的依據(jù)。

圖10 IV線分析圖Fig. 10 IV curve analysis diagram

2.3 星載重力場(chǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)

以獲取高精度衛(wèi)星重力場(chǎng)數(shù)據(jù)集為目標(biāo)，重點(diǎn)研究了重力梯度數(shù)據(jù)L0-L1B的數(shù)據(jù)處理，包括梯度儀數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、校驗(yàn)及粗差探測(cè)等預(yù)處理、多星象儀聯(lián)合處理及其對(duì)重力梯度的影響、重力梯度觀測(cè)值的生成；實(shí)現(xiàn)了重力梯度數(shù)據(jù)的粗差探測(cè)方法，研究了重力梯度數(shù)據(jù)的組合濾波方法并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的濾波器；實(shí)現(xiàn)了星載加速度計(jì)的1A數(shù)據(jù)處理、在軌標(biāo)定和外部標(biāo)定，并通過GRACE Follow-On和天舟1號(hào)進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證；完成了星間微波測(cè)距的誤差改正方法，利用1A數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了有偏距離估計(jì)和相位中心改正，在此基礎(chǔ)上分析了1B數(shù)據(jù)低頻噪聲的形成原因，建立了考慮低頻噪聲的重力場(chǎng)建模方法；建立了重力衛(wèi)星集成處理平臺(tái)，具備重力衛(wèi)星核心載荷數(shù)據(jù)處理能力，評(píng)估各類數(shù)據(jù)處理精度達(dá)到國際官方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)處理水平，在此基礎(chǔ)上解算的重力場(chǎng)模型精度水平與官方機(jī)構(gòu)發(fā)布的模型精度水平相當(dāng)。

2.3.1 重力衛(wèi)星荷載星象儀姿態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合

本課題以歐洲空間局發(fā)布的GOCE衛(wèi)星L1B數(shù)據(jù)資料為參考，對(duì)我國重力梯度測(cè)量衛(wèi)星L0-L1B數(shù)據(jù)處理展開系統(tǒng)深入的分析研究。完成了關(guān)鍵荷載重力梯度儀、星象儀數(shù)據(jù)精細(xì)化預(yù)處理研究，實(shí)現(xiàn)了重力梯度衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)L0-L1B預(yù)處理的技術(shù)驗(yàn)證。重點(diǎn)開展了對(duì)重力衛(wèi)星所搭載的星象儀數(shù)據(jù)預(yù)處理的分析研究，系統(tǒng)分析了星象儀角速度噪聲傳播原因，提出了基于維納濾波方法恢復(fù)重建角速率，實(shí)現(xiàn)了多星象儀聯(lián)合確定姿態(tài)數(shù)據(jù)的方法，可有效抑制由于坐標(biāo)系變換（從SSRF轉(zhuǎn)換到GRF）而導(dǎo)致的角速度誤差分量耦合效應(yīng)（圖11）。從重力應(yīng)用對(duì)民用重力衛(wèi)星原始觀測(cè)數(shù)據(jù)的需求出發(fā)，分析了目前重力梯度衛(wèi)星GRACE、GOCE的觀測(cè)數(shù)據(jù)體系及數(shù)據(jù)產(chǎn)品的分類分級(jí)規(guī)則，研究了衛(wèi)星載荷原始觀測(cè)數(shù)據(jù)的格式標(biāo)準(zhǔn)，初步搭建了科學(xué)數(shù)據(jù)、載荷數(shù)據(jù)的格式標(biāo)準(zhǔn)與框架，構(gòu)建了統(tǒng)一的重力梯度測(cè)量衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品的分類分級(jí)體系（圖12）。在我國十四五期間實(shí)施發(fā)展重力梯度衛(wèi)星的背景下，具有直接的科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值，能為我國自主重力衛(wèi)星任務(wù)預(yù)研和推進(jìn)實(shí)施工作提供重要的數(shù)據(jù)處理技術(shù)支撐。

圖11 角速度時(shí)間序列及其平方根的功率譜密度[4]Fig. 11 Time series and PSD of angular velocity[4]

2.3.2 加速度計(jì)數(shù)據(jù)的精細(xì)處理技術(shù)

采用GRACE Follow-On的加速度計(jì)1A數(shù)據(jù)集，通過時(shí)標(biāo)改正、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和數(shù)值濾波等過程，解算得到了加速度計(jì)1B級(jí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)精度與JPL官方發(fā)布結(jié)果精度差異優(yōu)于10—10m/s2量級(jí)，與GRACE Follow-On星載加速度計(jì)的測(cè)量精度水平相當(dāng)（圖13）。分析了星象儀觀測(cè)值內(nèi)插誤差對(duì)非保守力坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的影響，討論了星象儀數(shù)據(jù)對(duì)重力場(chǎng)反演精度的影響，分析了星象儀觀測(cè)值內(nèi)插誤差對(duì)非保守力坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的影響，研究不同的粗差探測(cè)、數(shù)據(jù)內(nèi)插、降采樣和濾波方法對(duì)加速度計(jì)觀測(cè)值精度的影響。研究結(jié)果表明，采用不同的數(shù)據(jù)內(nèi)插方法處理星象儀數(shù)據(jù)，對(duì)地球重力場(chǎng)反演精度影響大，而采用樣條插值方法能更好地實(shí)現(xiàn)星象儀觀測(cè)值的內(nèi)插工作。以國內(nèi)天舟1號(hào)觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了星載加速度計(jì)的尺度因子、偏差（或零偏）和二次項(xiàng)的在軌標(biāo)定及尺度因子和偏差的外部標(biāo)定，并通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了標(biāo)定方法的有效性；利用精密定軌數(shù)據(jù)估計(jì)的非保守力可標(biāo)定加速度計(jì)的尺度因子和偏差，從而實(shí)現(xiàn)加速度計(jì)尺度因子和偏差的外部標(biāo)定。

圖12 重力梯度測(cè)量衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品的分類分級(jí)體系Fig. 12 Classification system of gravity gradient measurement

圖13 加速度計(jì)1B數(shù)據(jù)與JPL官方結(jié)構(gòu)結(jié)果差異Fig. 13 Discrepancies between JPL ACC 1B and our results

2.3.3 重力梯度數(shù)據(jù)的精細(xì)處理技術(shù)

詳細(xì)制定了重力梯度數(shù)據(jù)精細(xì)處理的技術(shù)方案和處理流程（圖14），主要包括時(shí)變重力信號(hào)改正、粗差探測(cè)與質(zhì)量標(biāo)記、外部相對(duì)與絕對(duì)標(biāo)定和重力梯度有色噪聲濾波。建立了衛(wèi)星重力梯度時(shí)變信號(hào)的嚴(yán)密改正方法，實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星重力梯度觀測(cè)值中潮汐和非潮汐效應(yīng)的有效分離，為利用重力梯度數(shù)據(jù)反演高精度靜態(tài)重力場(chǎng)模型奠定了基礎(chǔ)。建立了衛(wèi)星重力梯度數(shù)據(jù)粗差探測(cè)的連續(xù)性準(zhǔn)則和跡準(zhǔn)則，基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和濾波平滑等算法，實(shí)現(xiàn)了閾值法、Dixon檢驗(yàn)法、小波分析法及其組合方法對(duì)重力梯度數(shù)據(jù)粗差的有效探測(cè)。建立了利用地球重力場(chǎng)模型和衛(wèi)星姿態(tài)標(biāo)定衛(wèi)星重力梯度數(shù)據(jù)的外部標(biāo)定模型，提出了衛(wèi)星角速度重構(gòu)方法及數(shù)據(jù)處理方案，結(jié)果表明，標(biāo)定后的重力梯度數(shù)據(jù)精度在低頻段有了明顯提高。針對(duì)衛(wèi)星重力梯度數(shù)據(jù)的低頻系統(tǒng)誤差和有色噪聲，提出分別基于移動(dòng)平均（MA）和CPR（circle per revolution）經(jīng)驗(yàn)參數(shù)與自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型相組合的級(jí)聯(lián)數(shù)字濾波器，其中MA和CPR經(jīng)驗(yàn)參數(shù)可有效濾除重力梯度數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)誤差，而ARMA去相關(guān)模型可以有效白化重力梯度數(shù)據(jù)中的有色噪聲（圖15）。在上述研究基礎(chǔ)上，形成了標(biāo)準(zhǔn)的重力衛(wèi)星梯度數(shù)據(jù)集。

圖14 重力梯度數(shù)據(jù)精細(xì)處理技術(shù)的方案與流程Fig. 14 Scheme and flow of fine processing technology for gravity gradient data

2.3.4 星間測(cè)距數(shù)據(jù)的精細(xì)處理技術(shù)

收集了GRACE、GRACE-FO等重力衛(wèi)星L1A數(shù)據(jù)及說明文檔，重點(diǎn)研究了星間微波測(cè)距數(shù)據(jù)KBR1A的時(shí)標(biāo)改正、電離層延遲誤差改正、飛行時(shí)間改正和相位中心改正方法，形成了星間微波測(cè)距數(shù)據(jù)處理的整體流程。時(shí)標(biāo)改正是將所有L1A數(shù)據(jù)的時(shí)間系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為GPS時(shí)，電離層延遲誤差是由于電離層減慢了電磁波傳播速度而引入的改正量，可采用經(jīng)典的雙頻改正法進(jìn)行改正。經(jīng)過時(shí)標(biāo)改正和電離層改正后的有偏距離結(jié)果如圖16所示。衛(wèi)星重力場(chǎng)解算需要的是兩顆衛(wèi)星質(zhì)心之間的距離，而KBR系統(tǒng)測(cè)量的是天線之間的距離，因此，必須利用星象儀衛(wèi)星姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行相位中心校正，經(jīng)過相位中心改正后的結(jié)果與JPL分布結(jié)果的殘差如圖17所示。以1B數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開展了衛(wèi)星重力場(chǎng)解算，研究了GRACE及GRACE Follow-On星間距離變率數(shù)據(jù)的低頻噪聲與星象儀和加速度計(jì)觀測(cè)值倍頻誤差、先驗(yàn)力模型誤差之間的關(guān)系，根據(jù)衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)的希爾方程和攝動(dòng)力對(duì)星間距離影響的公式，發(fā)現(xiàn)任意頻率的攝動(dòng)力都會(huì)導(dǎo)致1 CPR及其本振頻率的軌道攝動(dòng)，建立了剔除星間距離變率低頻噪聲的經(jīng)驗(yàn)公式，并通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的效率，結(jié)果表明，該方法可有效保留時(shí)變信號(hào)并削弱觀測(cè)噪聲的影響[5]。

圖15 各種濾波器處理得到的重力梯度分量誤差功率譜Fig. 15 Error power spectrum of gravity gradient components processed by various filters

圖16 基于KBR1A計(jì)算得到的有偏距離Fig. 16 Biased range derived from KBR1A data

圖17 相位中心結(jié)果與JPL1B結(jié)果的殘差序列Fig. 17 Discrepancies of antenna-center correction between JPL1B and our results

2.3.5 重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估技術(shù)

建立了重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估體系和集成處理平臺(tái)，對(duì)GOCE、GRACE和GRACE Follow-On衛(wèi)星核心觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，并完成了相關(guān)數(shù)據(jù)的精度評(píng)估，結(jié)果表明，重力梯度數(shù)據(jù)精度優(yōu)于20 mE，微波星間測(cè)距精度優(yōu)于2 μm，加速度計(jì)的精度優(yōu)于10—10m/s2。采用精細(xì)處理的重力衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)解算了時(shí)變重力場(chǎng)模型HUST-Grace2020模型，模型精度優(yōu)于同時(shí)期GFZ、CSR和JPL發(fā)布的RL06模型，模型已被國際地球重力場(chǎng)模型中心ICGEM收錄[6]。采用精細(xì)處理后的衛(wèi)星重力梯度數(shù)據(jù)反演地球重力場(chǎng)，并與GRACE數(shù)據(jù)聯(lián)合反演長波重力場(chǎng)，結(jié)果表明，反演的兩種模型（GOGR-MA和GOGR-CPR）精度與歐空間發(fā)布的同期模型（GOCO01S）精度一致（圖18）。

圖18 各種模型相比GOCO06S模型的階誤差RMSFig. 18 Degree-error RMS compared with GOCO06S

2.4 全球/區(qū)域地球物理場(chǎng)精細(xì)建模技術(shù)

以中國電磁衛(wèi)星ZH1（01）衛(wèi)星數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合國際國內(nèi)多種數(shù)據(jù)，開展了電離層電子密度、地球磁場(chǎng)和地球重力場(chǎng)3個(gè)地球物理場(chǎng)的精細(xì)建模技術(shù)研究和開發(fā)，解決了在3個(gè)地球物理場(chǎng)建模過程中的技術(shù)難題，提出了網(wǎng)格化分布式電離層全球電子密度建模新概念，探索了地基空間磁場(chǎng)數(shù)據(jù)融合建模新方法，發(fā)展了聯(lián)合多顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)的全球高精度靜態(tài)重力場(chǎng)建模新方法。通過發(fā)展新技術(shù)、使用新數(shù)據(jù)分別建立了全球/區(qū)域電離層電子密度模型、全球主磁場(chǎng)際巖石圈磁場(chǎng)、全球時(shí)變重力場(chǎng)及局部重力場(chǎng)等相關(guān)地球物理場(chǎng)模型。在建模過程中，總結(jié)完成了基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的全球電離層建模技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和全球地磁場(chǎng)建模技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、全球時(shí)變重力場(chǎng)建模技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等3個(gè)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)文本。下面分述3個(gè)全球地球物理場(chǎng)模型的進(jìn)展。

2.4.1 全球/區(qū)域電離層電子密度精細(xì)建模

基于張衡1號(hào)掩星數(shù)據(jù)、COSMIC以及CHAMP衛(wèi)星等掩星在2006—2020年積累的超過一個(gè)太陽活動(dòng)周的大量電子密度剖面數(shù)據(jù)（總量約500萬個(gè)剖面），開展了全球電離層電子密度建模技術(shù)開發(fā)和探索。采用將全球建模分解為對(duì)每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)分別建模的創(chuàng)新思路，構(gòu)建了全球三維電離層電子密度模型（圖19）。全球三維結(jié)構(gòu)被劃分為經(jīng)度間隔10°，緯度間隔2°，以及高度間隔10 km的網(wǎng)格，將所有電離層剖面數(shù)據(jù)劃分到這些網(wǎng)格中（總計(jì)170 829個(gè)網(wǎng)格），針對(duì)每一個(gè)網(wǎng)格構(gòu)建電離層模型方程，開展最小二乘擬合建模。每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)建模均考慮太陽活動(dòng)、地磁活動(dòng)、地方時(shí)和季節(jié)等變化，每一個(gè)網(wǎng)格建模需要擬合16個(gè)系數(shù)，總計(jì)2 733 264個(gè)系數(shù)。該方法充分利用所有的電離層電子密度數(shù)據(jù)，可以有效地給出比較精細(xì)的電離層空間結(jié)構(gòu)，比如電離層?xùn)|西不對(duì)稱性，電離層中緯槽特征的時(shí)空變化。該模型還同時(shí)考慮了太陽活動(dòng)和地磁活動(dòng)對(duì)電離層的影響，比如可以準(zhǔn)確模擬出電離層中緯槽結(jié)構(gòu)隨地磁活動(dòng)的變化特征。同時(shí)通過與國際參考電離層140 km以下E區(qū)電子密度數(shù)據(jù)融合，有效解決了掩星數(shù)據(jù)在中低緯地區(qū)F2層峰高以下的三峰值誤差問題，可以準(zhǔn)確模擬低高度電子密度變化。同時(shí)基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)，開展了區(qū)域電離層建模研究，建立了北美區(qū)域中高緯度電離層模型，該模型可以準(zhǔn)確反映北美地區(qū)重要的中緯槽結(jié)構(gòu)的高精度時(shí)空演化特征。

圖19 全球三維電子密度模型網(wǎng)格及輸出結(jié)果切片示意圖Fig. 19 3D global electron density model grid and output slice diagram

2.4.2 全球主磁場(chǎng)精細(xì)建模

基于張衡1號(hào)衛(wèi)星磁測(cè)數(shù)據(jù)，建立了全球地磁場(chǎng)模型CGGM。該模型能夠?qū)?018年3月—2019年9月的地球主磁場(chǎng)及其時(shí)間線性變化進(jìn)行描述，并基于此模型生成了2020年1月1日的主磁場(chǎng)模型CGGM 2020.0（圖20）。2019年10月1日，CGGM 2020.0作為候選模型之一提交至IGRF工作組，并成功入選新一代國際地磁參考場(chǎng)IGRF-13的計(jì)算。CGGM 2020.0是自IGRF更新以來唯一由中國科學(xué)家牽頭制作的全球地磁場(chǎng)模型，也是唯一一個(gè)沒有依賴國外數(shù)據(jù)制作的全球地磁場(chǎng)模型。圖21顯示了該模型與其他IGRF-13入選模型的建模結(jié)果一致[7]。

2.4.3 地磁巖石圈磁場(chǎng)精細(xì)建模

圖20 CSES 全球地磁場(chǎng)模型（CGGM）與其他磁場(chǎng)模型的對(duì)比Fig. 20 Comparison of the CSES Global Geomagnetic Field Model （CGGM） with other magnetic field models

以張衡1號(hào)（ZH1（01））和中國地磁臺(tái)網(wǎng)地磁場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，以國際上在軌的地磁觀測(cè)衛(wèi)星和國際地磁臺(tái)網(wǎng)數(shù)據(jù)為補(bǔ)充，建立了全球地磁場(chǎng)模型數(shù)據(jù)庫。利用此數(shù)據(jù)庫，在已建立的主磁場(chǎng)模型基礎(chǔ)上，剔除衛(wèi)星和地面臺(tái)站數(shù)據(jù)中的主磁場(chǎng)部分。通過考慮地磁場(chǎng)整體特征設(shè)定權(quán)重系數(shù)，有效減小了地面臺(tái)站空間分布不均勻產(chǎn)生的模型誤差。將剔除主磁場(chǎng)后的地面臺(tái)站數(shù)據(jù)與高度歸算的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過最小二乘法求解高階高斯系數(shù)，根據(jù)衛(wèi)星和地面臺(tái)站數(shù)據(jù)的空間分布特征確定描述巖石圈磁場(chǎng)的有效階數(shù)，建立了全球巖石圈磁場(chǎng)模型。圖22為建立的110階全球巖石圈磁場(chǎng)模型各地磁要素分布圖。巖石圈磁場(chǎng)的小尺度正負(fù)異常分布較為明顯，并且大陸地區(qū)正負(fù)異常相互交替分布情況要多于海洋地區(qū)。通過與地磁臺(tái)站數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，模型平均誤差均小于10 nT。

圖21 基于張衡1號(hào)衛(wèi)星磁測(cè)數(shù)據(jù)建立的全球主磁場(chǎng)模型CGGM 2020計(jì)算得到的地磁場(chǎng)Bx，By，Bz分量及磁傾角和磁偏角全球分布Fig. 21 The global distribution of geomagnetic Bx，By and Bz components，magnetic inclination and magnetic declination angle calculated by the global main magnetic field model CGGM 2020 based on the magnetic survey data of ZH1（01） Satellite

通過對(duì)張衡1號(hào)衛(wèi)星2019年8—9月的標(biāo)量磁測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、去除主磁場(chǎng)和外源場(chǎng)、調(diào)平和網(wǎng)格化等處理后，得到了中國區(qū)域基于張衡1號(hào)衛(wèi)星磁測(cè)數(shù)據(jù)的首張巖石圈磁異常圖[8]，可以明顯地識(shí)別出中國區(qū)域的3個(gè)高值異常，分別位于塔里木盆地、四川盆地和松遼盆地附近，以及1個(gè)位于青藏高原南部的低值異常。該結(jié)果與國際上比較成熟的CHAOS-7地磁場(chǎng)模型的巖石圈磁場(chǎng)分量進(jìn)行了對(duì)比，二者在幅值大小和異常分布上均體現(xiàn)出良好的一致性（圖23）。

2.4.4 全球時(shí)變重力場(chǎng)精細(xì)建模

基于國際衛(wèi)星重力場(chǎng)數(shù)據(jù)，研究了全球時(shí)變重力場(chǎng)建模的改進(jìn)動(dòng)力學(xué)方法，發(fā)展了獲取高精度高分辨率全球時(shí)變重力場(chǎng)約束解的解算方法，探索研究聯(lián)合多顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)的全球高精度靜態(tài)重力場(chǎng)建模方法。首先系統(tǒng)研究了星間距離低頻噪聲的形成原因，研究了改進(jìn)的動(dòng)力學(xué)法，解算了HUST-Grace2019模型，該模型的精度優(yōu)于GRACE官方機(jī)構(gòu)發(fā)布的RL05模型；研究全球時(shí)變重力場(chǎng)建模的改進(jìn)動(dòng)力學(xué)方法，解算了HUST-Grace2020模型，該模型的精度優(yōu)于GRACE官方機(jī)構(gòu)發(fā)布的RL06模型，300 km精度優(yōu)于1 mGal，被國際組織ICGEM收錄。研究了全球重力場(chǎng)建模的多參數(shù)正則化選取方法，并服務(wù)于獨(dú)立傾斜軌道建模的模擬研究，證實(shí)了引入傾斜軌道觀測(cè)可有效提升重力場(chǎng)精度水平（圖24），可為下一代重力衛(wèi)星任務(wù)論證與實(shí)施提供支撐。

2.4.5 局部重力場(chǎng)精細(xì)建模

首先用動(dòng)力學(xué)法反演全球GRACE衛(wèi)星重力場(chǎng)的結(jié)果，我們的模型與Graz大學(xué)的反演模型結(jié)果接近，初步驗(yàn)證了算法的準(zhǔn)確性。利用地球物理信號(hào)作為正則化約束，使用MASCON分布模型，在特定區(qū)域使用拉普拉斯算子作為約束，將信號(hào)集中于局部區(qū)域之中，通過貝葉斯信息準(zhǔn)則同時(shí)估計(jì)正則化因子和局部質(zhì)量分布。我們的方法使信號(hào)更加集中，且通過對(duì)局部區(qū)域面積積分可直接得到該區(qū)域的真實(shí)質(zhì)量變化。該局部質(zhì)量反演結(jié)果的不確定度較小，結(jié)果可信。可以擬合重力衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，擬合殘差較小。相比于其他方法，如ABIC算法，我們的MCMC方法得到的不是一個(gè)最優(yōu)解，而是收斂區(qū)域的平均解，優(yōu)勢(shì)是可以給出局部重力場(chǎng)不確定度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果（圖25）。

圖22 110階全球巖石圈磁場(chǎng)模型各地磁要素分布圖Fig. 22 Distribution of magnetic elements in 110th order global lithospheric magnetic field model

圖23 中國區(qū)域的衛(wèi)星磁異常： （a） 張衡1號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)結(jié)果； （b） CHAOS-7模型計(jì)算結(jié)果Fig. 23 Satellite magnetic anomalies in China：（a） ZH1（01） satellite data; （b） CHAOS-7 model

2.5 地球物理多參量綜合分析與地震異常識(shí)別技術(shù)

本任務(wù)主要完成ZH1（01）衛(wèi)星原位電離層觀測(cè)數(shù)據(jù)；完成SWARM衛(wèi)星2014—2019年電離層等離子體數(shù)據(jù)、磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的下載和數(shù)據(jù)整理；完成地震目錄數(shù)據(jù)、地磁活動(dòng)指數(shù)Dst和Kp、太陽活動(dòng)指數(shù)F10.7數(shù)據(jù)、行星際磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的下載和整理；完成基于震例研究結(jié)果的地震電離層現(xiàn)象特征總結(jié)；完成衛(wèi)星觀測(cè)的電離層等離子體數(shù)據(jù)背景特征分析；基于震前快速擾動(dòng)異常進(jìn)行特征提取，基于該特征參量完成對(duì)33次M≥7.5地震進(jìn)行震例分析及擾動(dòng)與地震事件關(guān)系的分析；選取2018年2月張衡1號(hào)衛(wèi)星發(fā)射以來全球7級(jí)以上地震，川滇近16年6級(jí)以上地震大氣層多參量異常特征提取，開展了基于遷移學(xué)習(xí)的張衡1號(hào)電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)地震預(yù)測(cè)模型研究。

圖24 獨(dú)立傾斜軌道確定時(shí)變重力場(chǎng)的可行性[9]Fig. 24 Feasibility of determining time-varying gravity field with independent inclined orbit[9]

圖25 采用馬爾科夫鏈—蒙特卡洛方法得到的局部重力場(chǎng)結(jié)果（華北地下水從2003年到2014年的變化速率）Fig. 25 Local gravity field results using Markov chain-Monte Carlo method （groundwater change rate in North China from 2003 to 2014）

2.5.1 不同時(shí)空尺度電離層背景構(gòu)建

利用張衡1號(hào)衛(wèi)星2018年8月—2021年7月連續(xù)3年的原位電子密度觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建衛(wèi)星觀測(cè)范圍內(nèi)不同時(shí)空尺度的電離層背景信息庫；對(duì)比ZH1（01）衛(wèi)星電子密度背景與同期SWARM星座數(shù)據(jù)得到的背景；分析ZH1（01）電離層背景信息的時(shí)空演化規(guī)律及空間氣候現(xiàn)象的變化規(guī)律。取得的成果有：①形成基于ZH1（01）衛(wèi)星2018年8月1日—2021年7月31日的原位電子密度觀測(cè)數(shù)據(jù)背景信息庫，空間尺度包括（緯度×經(jīng)度）2°×5°、2°×10°和4°×10°，時(shí)間尺度包括月、季、半年和年。2019和2020年全球月背景（圖26）結(jié)果顯示，白天和夜間數(shù)據(jù)在地磁赤道附近呈波形結(jié)構(gòu)分布，而且波數(shù)隨季節(jié)變化；②ZH1（01）原位電子密度全球背景與具有類似高度的同期SWARM B等離子密度背景相比數(shù)值偏小，但兩者具有相似的空間分布，數(shù)據(jù)間的相對(duì)變化一致；③ZH1（01）原位觀測(cè)數(shù)據(jù)反映了一些特殊的空間氣候現(xiàn)象，其中最為特殊的是夜間冬季異?，F(xiàn)象（即夜間觀測(cè)數(shù)據(jù)冬季大于夏季）（圖27），以及太陽活動(dòng)低年午夜后地磁赤道附近電離層閃爍的夏冬季峰值、春秋季谷值的季節(jié)演化規(guī)律（圖28）。

圖26 2019和2020年月均值背景逐月變化Fig. 26 Variations of monthly ionospheric background in 2019 and 2020

2.5.2 歷史地震電離層多參量異常分析建庫

基于近年主要的地震電離層現(xiàn)象研究成果，依據(jù)研究參量、地震事件的震級(jí)、異常出現(xiàn)的時(shí)間、異常的空間方位以及異常的正負(fù)等要素，對(duì)以往的地震電離層現(xiàn)象進(jìn)行分類總結(jié)，探索了地震電離層異常出現(xiàn)在震前的天數(shù)與震級(jí)的關(guān)系、異?？臻g分布方位及頻次、正負(fù)異常的震中距與震級(jí)的關(guān)系，以及地震電離層異?，F(xiàn)象在時(shí)間上的變化特征和空間上的分布特征（圖29）?；?ZH1（01）和SWARM星座電離層電子密度觀測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合強(qiáng)地震類型和震源參數(shù)，考慮到太陽和地磁活動(dòng)對(duì)擾動(dòng)的影響，排除高磁緯度地區(qū)和赤道地區(qū)的強(qiáng)電離層擾動(dòng)影響后，對(duì)ZH1（01）在軌觀測(cè)期間全球M≥6.0的527次地震事件進(jìn)行了震例分析，建立了電離層電子密度異常特征樣本庫，并基于樣本庫數(shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)。從電離層擾動(dòng)與地震事件的關(guān)系、電離層擾動(dòng)的空間特征、地震與非地震區(qū)域擾動(dòng)特征的比較和地震前后擾動(dòng)特征比較4個(gè)方面進(jìn)行研究，識(shí)別和檢驗(yàn)了地震電離層現(xiàn)象及其主要特征，為巖石圈—大氣—電離層耦合的相互作用提供參考依據(jù)。

2.5.3 歷史地震大氣層多參數(shù)異常分析建庫

利用全球地震目錄、大氣層長波輻射和痕量氣體成份CH4、CO、O3、水汽的觀測(cè)數(shù)據(jù)，開展歷史地震孕震過程的大氣層響應(yīng)及異常信息提取研究。針對(duì)地震引發(fā)氣體參量變化的地源性排放特征，構(gòu)建了異常指數(shù)法（ALICE）、濃度梯度法（gradient）、逐差法(diff)，從水平尺度、垂直尺度和時(shí)間尺度上分析地震前后氣體的時(shí)空分布特征，探索其與地震活動(dòng)的關(guān)系[10]。探討了大氣層異常特征與強(qiáng)震事件在時(shí)間、空間和異常強(qiáng)弱方面的對(duì)應(yīng)關(guān)系；初步建立全球典型強(qiáng)震震例的大氣層異常信息庫，分析提取大氣層多參量異常變化統(tǒng)計(jì)規(guī)律。研究結(jié)果表明：①地震前后大氣層中氣體濃度和長波輻射都有一定的異常響應(yīng)，OLR、CH4、CO、水汽多為震前高值異常，O3多為臨震前低值異常、震后高異常；②異常幅度與震級(jí)大小不成正比，需要根據(jù)參量變化程度，綜合該區(qū)域一段時(shí)間內(nèi)地震發(fā)生的情況，判定是否是由構(gòu)造活動(dòng)造成的，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步判定是否為異常；③與地震相關(guān)的異常現(xiàn)象多出現(xiàn)在斷裂帶附近有構(gòu)造特征（或沿?cái)嗔褞Ь€性展布或斷裂交匯）的地方；④異常持續(xù)性越久且面積持續(xù)或增大，地震發(fā)生概率越大；⑤全球震例研究發(fā)現(xiàn)，不同發(fā)震斷層濃度梯度有一定差異，后續(xù)可加強(qiáng)相關(guān)研究。本研究結(jié)果有助于為特定區(qū)域的地震電離層異常診斷識(shí)別及地震多圈層耦合分析，提供參考依據(jù)和比照模型。

圖27 夜間冬季異?，F(xiàn)象Fig. 27 Winter anomaly phenomenon at night

圖28 2019年地磁赤道附近閃爍的季節(jié)演化規(guī)律Fig. 28 Seasonal evolutions of the equatorial scintillation in 2019

圖29 不同地震分類的地震發(fā)生前后擾動(dòng)的分布特征Fig. 29 Distribution characteristics of disturbance before and after earthquake occurrence of different earthquake classification

2.5.4 多源異質(zhì)地震異常信息識(shí)別及其不確定性分析方法

提出了考慮地表微波輻射時(shí)空差異性與相似性的時(shí)空加權(quán)兩步法[11]，成功應(yīng)用于2008年汶川地震[11-12]、2015年尼泊爾地震[13]和2017年兩伊邊境地震[14]的微波輻射異常提取與識(shí)別；建立了考慮活動(dòng)斷裂、地表巖性、圈層耦合并融入遙感物理知識(shí)的地表微波輻射地應(yīng)力變化響應(yīng)模型[13]（圖30）；揭示了2008年汶川地震點(diǎn)、線、面、體4類多源異質(zhì)地震異常信息多圈層耦合過程，并實(shí)現(xiàn)了多源異質(zhì)異常信息的時(shí)間—空間—圈層可視化表達(dá)[15]；提出了聯(lián)合多波段多極化微波遙感數(shù)據(jù)與多源輔助數(shù)據(jù)分析多時(shí)相地震遙感異常不確定性的思路，并在中國四川與尼泊爾地區(qū)的強(qiáng)震案例中得到驗(yàn)證[16]。

圖30 地震微波輻射異常的地應(yīng)力變化響應(yīng)鏈條示意圖Fig. 30 Response chain of seismic and microwave radiation anomalies

2.5.5 基于地球物理場(chǎng)多參量的短臨地震統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型

基于經(jīng)典的Adaboost機(jī)器學(xué)習(xí)算法和蓋層、大氣層多參數(shù)，提出了一種新穎的基于逆向修剪樹（Inverse Boosting Pruning Trees，IBPT）的地震預(yù)測(cè)框架，對(duì)2006—2013年全球6級(jí)地震進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究，預(yù)測(cè)性能評(píng)估指標(biāo)AUC能達(dá)到0.887 8[17]，并用全球震例開展回溯驗(yàn)證（圖31）；基于2005—2010年期間8 760次5級(jí)以上的震例和電離層多參數(shù)（積累的6年法國DEMETER衛(wèi)星電場(chǎng)和磁場(chǎng)譜密度），發(fā)展了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的震前衛(wèi)星異常識(shí)別新方法，并發(fā)現(xiàn)異常多出現(xiàn)在電磁場(chǎng)低頻、夜側(cè)，其時(shí)間出現(xiàn)在震前48小時(shí)內(nèi)，空間范圍在Dobrovolsky距離范圍內(nèi)[18]；利用張衡1號(hào)電磁衛(wèi)星與DEMETER電磁衛(wèi)星設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)上的相似性，對(duì)兩顆電磁衛(wèi)星的電離層多參數(shù)（電子溫度和電子密度）進(jìn)行處理得到其原始時(shí)序特征，并結(jié)合地震和空間天氣環(huán)境的影響將其分成3類，利用遷移深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)3類數(shù)據(jù)訓(xùn)練，建立分類模型，進(jìn)而研究與地震相關(guān)數(shù)據(jù)的識(shí)別精度。結(jié)果表明，遷移學(xué)習(xí)能將異常識(shí)別性能提升12%（F1）及29%（MCC）；基于電離層參數(shù)（中國地區(qū)覆蓋一個(gè)太陽周期的GPS TEC資料），建立深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)不同季節(jié)、不同空間天氣情況的中國區(qū)域GPS TEC進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)效能明顯優(yōu)于其他基準(zhǔn)模型[19]。相關(guān)研究不僅為有效區(qū)分地震與非震多參數(shù)異常提供依據(jù)，而且為地震LCAI耦合模型的機(jī)理研究提供全球范圍的震例支撐和有效的科學(xué)解釋，同時(shí)還能夠擴(kuò)充目前地震遙感監(jiān)測(cè)的手段和方法，為地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)提供參考。

圖31 基于人工智能地震預(yù)測(cè)技術(shù)的全球震例回溯驗(yàn)證Fig. 31 Retrospective verification of global earthquake cases based on artificial intelligence earthquake prediction technology

2.6 川滇地區(qū)地震監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)應(yīng)用示范

以張衡1號(hào)電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，發(fā)展衛(wèi)星電磁地震監(jiān)測(cè)應(yīng)用示范平臺(tái)，融合前面課題研究成果，研發(fā)集成多種針對(duì)電磁場(chǎng)和等離子體探測(cè)參量的異常提取技術(shù)，發(fā)展直流電場(chǎng)耦合模型，基于FDTD的ULF/ELF電磁場(chǎng)傳播耦合模型，實(shí)現(xiàn)背景地球物理場(chǎng)、異常分析及樣本庫、耦合機(jī)理研究等綜合示范應(yīng)用平臺(tái)，支撐川滇地區(qū)地震短臨監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)示范應(yīng)用。開展衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)比分析和異常樣本數(shù)統(tǒng)計(jì)，張衡1號(hào)衛(wèi)星在數(shù)據(jù)質(zhì)量和異常信號(hào)采集概率中都呈現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。統(tǒng)計(jì)分析了電磁場(chǎng)、等離子體參量與全球強(qiáng)震的時(shí)空關(guān)聯(lián)，獲得超過95%置信區(qū)間的相關(guān)性特征，為開展監(jiān)測(cè)應(yīng)用示范奠定了基礎(chǔ)。通過在中國地震臺(tái)網(wǎng)中心、中國地震局地震預(yù)測(cè)研究所周月會(huì)商中開展衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)應(yīng)用，在中國西部幾次強(qiáng)震前發(fā)現(xiàn)明顯擾動(dòng)，為地震短臨預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)手段。開展異常分析方法評(píng)估，遴選適用于區(qū)域監(jiān)測(cè)跟蹤的數(shù)據(jù)分析算法，示范應(yīng)用取得明顯成效。

2.6.1 應(yīng)用示范平臺(tái)集成及典型震例解剖

基于張衡1號(hào)電磁衛(wèi)星數(shù)據(jù)，研發(fā)了衛(wèi)星電磁地震監(jiān)測(cè)應(yīng)用示范平臺(tái)，集成地磁場(chǎng)、重力場(chǎng)和電離層結(jié)構(gòu)模型，地—電離層圈層耦合模型、衛(wèi)星電磁數(shù)據(jù)分析算法、異常樣本庫、震例庫等，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)區(qū)域跟蹤應(yīng)用示范、綜合分析、震例應(yīng)急響應(yīng)等功能。開展全球7級(jí)和全國6級(jí)以上強(qiáng)震震例研究，綜合利用地基地磁場(chǎng)、GPS TEC、GIM TEC、電離層垂測(cè)、空間電磁場(chǎng)和等離子體參量分析技術(shù)，完成對(duì)多個(gè)典型震例的解剖，其中包括2019年四川長寧6.0級(jí)、2020年于田6.4級(jí)地震[20]、2021年大理漾濞6.5級(jí)和青?，敹?.4級(jí)地震、以及國外典型震例等[21-22]。綜合利用天地多種參量的時(shí)空演化特征，進(jìn)一步完善了地震電磁立體監(jiān)測(cè)體系建設(shè)，并通過對(duì)地震、臺(tái)風(fēng)等信號(hào)在電離層中的擾動(dòng)響應(yīng)，對(duì)地—電離層耦合機(jī)制和傳播通道提供實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)支撐，并提供更合理的邊界約束條件，充分論證地震解剖過程中的圈層耦合過程和不同圈層不同參量間的相互作用機(jī)制。

2.6.2 直流電場(chǎng)立體觀測(cè)試驗(yàn)與圈層耦合模型檢驗(yàn)

針對(duì)巖石圈—大氣層—電離層耦合（LAIC）機(jī)制，分別構(gòu)建了直流電場(chǎng)穿透模型、超低頻（ULF）和甚低頻（VLF）電磁波傳播模型。在直流電場(chǎng)穿透模型中，提出了基于p-hole應(yīng)力電流源機(jī)制的地下礦物質(zhì)應(yīng)力—電流關(guān)系式，構(gòu)建了巖石圈—大氣層—電離層三維電場(chǎng)理論模式，可用于模擬震前、同震、震后地下空間至電離層底部的電場(chǎng)穿透過程。圖32給出了2018年8月5日印度尼西亞地震震前電離層底部異常電場(chǎng)模擬結(jié)果[23]。結(jié)合電離層底部異常電場(chǎng)模擬結(jié)果與TIEGCM，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)TEC、電子密度等參量的模擬。圖33是2018年8月4日震前TEC異常模擬結(jié)果[23]。在超低頻電磁波傳播模型中，基于時(shí)域有限差分（FDTD）算法和動(dòng)電效應(yīng)機(jī)制、地球—電離層三維波導(dǎo)模型開展大規(guī)模數(shù)值仿真計(jì)算，構(gòu)建超低頻電磁波跨圈層傳播模型，可用于研究同震電磁響應(yīng)特征。在甚低頻電磁波傳播模型中，基于GPU計(jì)算和FDTD算法、全波解算法等手段開展大規(guī)模數(shù)值仿真計(jì)算，構(gòu)建甚低頻電磁波跨圈層傳播模型，計(jì)算近地表自然/人工低頻電磁輻射信號(hào)經(jīng)大氣層、電離層直達(dá)衛(wèi)星的電磁場(chǎng)，可用于研究地震甚低頻電磁響應(yīng)特征。

圖32 地震區(qū)域2018年8月4日電離層底部z=90 km 的水平異常電場(chǎng)分布Fig. 32 Distribution of the horizontal abnormal electric field on August 4，2018 at the bottom of the ionosphere （z=90 km）

2.6.3 超低頻電磁波立體觀測(cè)及示范應(yīng)用

基于低軌衛(wèi)星超低頻電磁場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)展了自動(dòng)探測(cè)超低頻波動(dòng)算法，獲得了電離層中所有超低頻波動(dòng)事件，利用時(shí)序疊加分析揭示了磁層和非磁層起源的超低頻波的不同特征[24]。同樣基于上述波動(dòng)事件，結(jié)合同時(shí)期地震目錄，并考慮余震效應(yīng)、超低頻波的趨膚深度以及震源深度間的關(guān)系、高緯超低頻波可能來自磁層等影響因素，選擇了發(fā)生在磁緯＜40°，震源深度≤70 km的地震事件，分別研究了電離層超低頻波對(duì)M≥4.8和M≥5.0地震事件的響應(yīng)特征，發(fā)現(xiàn)超低頻波發(fā)生率的顯著增加發(fā)生在震前1周至1—2天，距震中＜200 km的區(qū)域，超低頻波的震前效應(yīng)隨震級(jí)增強(qiáng)[25]。另外，利用磁場(chǎng)殘差時(shí)序分析方法，在川滇地區(qū)開展超低頻電磁波的地震示范應(yīng)用，并結(jié)合地磁臺(tái)站進(jìn)行立體觀測(cè)；已針對(duì)近期瑪多和漾濞地震開展震例研究，并發(fā)現(xiàn)瑪多地震前5天周期約10—15 s的Pc3波動(dòng)；后續(xù)將繼續(xù)利用磁場(chǎng)殘差時(shí)序分析方法開展強(qiáng)震監(jiān)測(cè)和震例研究，積累經(jīng)驗(yàn)并對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)估。

2.6.4 川滇地區(qū)臨震電離層電子密度擾動(dòng)特征研究

綜合利用GPS TEC、電離層垂測(cè)數(shù)據(jù)及電磁監(jiān)測(cè)試驗(yàn)衛(wèi)星（CSES）原位電子密度數(shù)據(jù)，圍繞中國大陸6級(jí)以上地震事件，開展了震例分析工作。研究不同數(shù)據(jù)源對(duì)同一地震響應(yīng)的同步性與差異性，討論臨震電子密度擾動(dòng)在高度上的特征?；贑SES近兩年半的原位電子密度觀測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間差分方法對(duì)228次M≥6.0全球地震進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)震前距震中300 km內(nèi)2—5天出現(xiàn)異常的概率相對(duì)較高；與地震相關(guān)的擾動(dòng)影響區(qū)域隨著震級(jí)的增大而增大，同時(shí)震級(jí)越大，擾動(dòng)出現(xiàn)時(shí)間越早。在震例及統(tǒng)計(jì)分析中，驗(yàn)證了空間差分方法的有效性?；贑SES原位電子密度數(shù)據(jù)，將該方法應(yīng)用于川滇地區(qū)日常的地震監(jiān)測(cè)跟蹤，并對(duì)其示范應(yīng)用的地震預(yù)測(cè)效能進(jìn)行了評(píng)估。

2.6.5 強(qiáng)震地球物理場(chǎng)綜合檢驗(yàn)與震情跟蹤示范

利用張衡1號(hào)衛(wèi)星等離子體濃度數(shù)據(jù)和全球5級(jí)以上強(qiáng)震數(shù)據(jù)，在一定條件下，統(tǒng)計(jì)地震引起的電離層響應(yīng)時(shí)空演化特征，并與DEMETER衛(wèi)星結(jié)果對(duì)比。結(jié)果顯示，地震探測(cè)率隨震級(jí)、數(shù)據(jù)分辨率的增大而增大，地震引起的電離層響應(yīng)隨地震臨近發(fā)生概率增大，張衡1號(hào)衛(wèi)星能有效探測(cè)強(qiáng)震活動(dòng)。在此基礎(chǔ)上，將張衡1號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)嘗試性地應(yīng)用于日常震情跟蹤，在2020年6月26日新疆和田6.4級(jí)地震、2021年5月22日青?，敹?.4級(jí)地震以及2021年8月14日瑪多5.8級(jí)地震前記錄到等離子體濃度異常信息。

圖33 2018年8月4日基于TIEGCM模型對(duì)插入異常電場(chǎng)后地震及磁共軛區(qū)域 TEC 情況的模擬結(jié)果Fig. 33 Simulation results of TEC evolution in the seismically active area and magnetically conjugated area after insertion of an abnormal electric field based on the model TIEGCM on August 4，2018

3 結(jié)語

項(xiàng)目“地球物理探測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)與地震預(yù)測(cè)應(yīng)用研究”圍繞重大自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警與防范領(lǐng)域科技需求，開展地球物理場(chǎng)探測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)和地震預(yù)測(cè)技術(shù)相關(guān)的科學(xué)理論和關(guān)鍵技術(shù)研究，構(gòu)建了地震監(jiān)測(cè)示范應(yīng)用平臺(tái)，并選取川滇地區(qū)開展監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)示范應(yīng)用。初步在中國地震臺(tái)網(wǎng)中心、中國地震局地震預(yù)測(cè)研究所周月會(huì)商中開展監(jiān)測(cè)應(yīng)用，在中國西部幾次強(qiáng)震前發(fā)現(xiàn)明顯擾動(dòng)，為地震短臨預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)手段。開展異常分析方法評(píng)估，遴選適用于區(qū)域監(jiān)測(cè)跟蹤的數(shù)據(jù)分析算法，示范應(yīng)用取得明顯成效。為推動(dòng)我國地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與監(jiān)測(cè)技術(shù)進(jìn)步提供技術(shù)支撐。本文介紹了該研究項(xiàng)目的研究目標(biāo)、技術(shù)思路以及需要解決的科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)，并著重介紹了項(xiàng)目已有的研究進(jìn)展、取得的主要科研成果。

致謝

本研究針對(duì)國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“地球物理探測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)與地震預(yù)測(cè)應(yīng)用研究”（2018YFC1503500）進(jìn)行了介紹，參與該項(xiàng)目的所有科技和管理人員對(duì)項(xiàng)目工作做出了相應(yīng)的貢獻(xiàn)，作者對(duì)他們表示衷心感謝。