相较于传统的两步法,动力学一步法能充分利用观测数据的原始信息,理论上可获得更合理的时变重力场产品,同时也因其涉及的参数维度更多样、函数模型更复杂,一直是当前研究的热点和难点.本文研究并实现了动力学一步法恢复时变重力场,给出了合理的数据处理策略,而后基于GRACE-FO(GRACE Follow-On)星载GPS数据和KBR(K/Ka Band Ranging)距离变率数据反演了2021—2022年60阶全球月时变重力场模型.对于一步法中诸多技术细节,本文重点分析了先验权和经验参数对轨道确定和模型反演的影响,研究表明:当采用30 s采样率的GPS数据时,需适当对GPS数据降权,以免引入过多噪声,码伪距、载波相位和KBR距离变率数据的先验权比应为1:104:1014;为了保证轨道和模型质量,在反演过程中有必要引入经验参数以吸收残余的摄动力误差,相较其他经验参数(分段周期经验加速度、几何经验参数),分段常经验加速度在保证定轨精度的同时可更有效地吸收模型中的噪声.此外,在采用相同动力学参数配置时,动力学一步法反演的时变重力场模型无论是与官方模型的一致性还是内符合精度均优于两步法.最后,综合评估了整个时间跨度的轨道和时变重力场模型质量,结果显示,动力学一步法确定的轨道可满足厘米级需求,双星的卫星激光测距残差标准差均为1.6 cm,重力场模型与官方机构CSR(Center for Space Research)、JPL(Jet Propulsion Laboratory)、GFZ(GeoForschungsZentrum Potsdam)最新发布的RL06.1模型一致性较好,在保留完整时变信号特征的前提下,噪声表现与CSR模型相当,优于JPL、GFZ模型.
针对欧洲中程天气预报中心实时大气数据中由于水平及垂直分辨率变化所引起的大气压跳跃,利用再分析大气数据(ERA-Interim)及去平滑球谐分析方法计算重力恢复与气候实验卫星(gravity recovery and climate experiment,GRACE)大气去混频模型,从谱域、空域角度及利用主成分分析方法比较其与标准大气与海洋去混频模型的差距,并采用星间距离变率残差作为标准衡量两种模型的优劣。结果表明:两种模型之间精度相近,用于计算时变重力场模型时其影响可忽略,但在用于计算下一代卫星重力场模型时,需考虑其影响。
