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青藏高原GRACE卫星重力长期变化被引量：7: 2015年; 本文采用最新的GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)(RL05)数据,通过水文模型(Global Land Data Assimilation System,GLDAS与Climate Prediction Center,CPC)扣除土壤水及雪水的影响,利用Paulson提供的冰川模型结果扣除GIA(Glacial Isostatic Adjustment)的影响,采用尺度因子的方法减少数据处理过程中误差的影响,最终基于最小二乘计算方法得到2003—2013中国及周边地区长期性重力异常变化情况.结果发现青藏高原有较为明显的重力上升信号,我们认为该信号可能由印度板块俯冲欧亚板块导致青藏高原地壳增厚所引起.接着依据GPS观测结果和艾黎均衡假说构建了地壳形变模型并通过直立长方体模型予以正演模拟分析.以班公湖—怒江断裂带为界将青藏高原划分为南北两大区块,结果显示青藏高原重力异常大致以0.2μGal·a-1的速率在递增,小于GRACE得到的0.3±0.08μGal·a-1的增长速率(对应于地壳增厚速率约3mm·a-1),剩余未解释部分可能与湖水、冰川因素、冻土因素等有关.该结果对于认识青藏高原隆升动力学有一定参考意义.; 刘杰方剑李红蕾崔荣花陈铭; 关键词：GRACE 青藏高原

基于代数重构算法的重力梯度张量反演被引量：3: 2016年; 本文基于重力梯度张量密度反演基本理论,建立了模型约束正则化密度反演矩阵方程.分析了代数重构算法(ART)中迭代初始值、松弛因子和终止条件三个关键参数的影响;与最小二乘求逆法对应比较分析了算法的时间和精度.结果表明:在地震、地质等地球物理手段提供初值、边界等约束较多的情况下,ART可以克服方程的不适定进行直接求解,并且合理的松弛因子和终止条件可有效提高反演效率.当初始信息不足时,添加光滑假设、深度加权等模型约束,正则化方程可以提高反演结果的可靠性.ART的行迭代可有效避免观测误差的积累和矩阵求逆的计算,从而使计算精度和速度提高数倍.最后基于GOCE地球重力场模型所得重力梯度,以地震层析成像所得速度模型为约束,对华北克拉通密度结构进行了反演,并与该区已有密度研究结果进行了对比.结果表明:利用GOCE重力场系数计算重力梯度扰动,以速度模型为约束,基于代数重构算法进行重力梯度反演所得密度模型与重力-地震联合反演所得密度模型具有很好的对应性.ART算法为重力梯度张量反演中大规模复杂问题的快速计算提供了又一种有效手段.; 李红蕾方剑王新胜刘杰崔荣花陈铭; 关键词：重力梯度张量

重力及重力梯度联合反演青藏高原及邻区岩石圈三维密度结构被引量：13: 2017年; 本文利用GOCEL2观测重力梯度的五个独立分量(T_(xx),T_(zz),T_(xy),T_(xz),T_(yz)),联合EGM2008地球重力场模型计算垂直重力,反演计算了青藏高原及邻区0~120 km深度岩石圈三维密度结构.将经过低阶项改正、地形效应改正、沉积层界面起伏效应改正得到的剩余重力及重力梯度异常值作为观测值,以改正剩余量归一化权重作为观测权重,基于Tikhonov正则化理论建立反演目标函数.反演过程中,利用地震层析S波速度转换密度作为初始约束,通过非等权最小二乘迭代法计算得到最终反演密度.反演结果表明:(1)40 km深度,青藏高原内部为中地壳,表现为低密度,邻区为中下地壳,表现为高密度.青藏高原内部中地壳强低密度层主要分布在高原边界.其成因是印度板块俯冲和周围坚硬块体阻挡作用导致在高原边界形成的高应变积累闭锁区,为壳内低密度软弱物质的形成提供了条件.(2)80 km深度,青藏高原上地幔顶部显示出低密度的特征.高原内部东、中、西密度特征差异明显,低密度以95°E为中心线呈东西对称分布.以班公一怒江缝合带为中心,在拉萨块体和羌塘块体内从北向南出现了"低-高-低"的密度分布起伏特征.该特征与GRACE得到的莫霍面起伏特征一致,结合大地构造结果,这种起伏特征验证了印度、羌塘块体从南北两侧分别向喜马拉雅、拉萨地块挤入的双向俯冲模式.(3)四川盆地和鄂尔多斯盆地内,地壳高密度异常较地震波速异常明显偏低,表明古老的四川盆地和鄂尔多斯盆地比想象中更冷、更坚硬.塔里木盆地和柴达木盆地内壳、幔高密度的结构特征,对应地幔物质上涌.; 李红蕾方剑王新胜刘杰崔荣花陈铭; 关键词：青藏高原

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李红蕾

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