经验模态分解滤波法用于时变重力场去噪研究

摘要：

GRACE重力卫星的时变重力场数据在陆地水储量变化监测和分析中广泛应用,其应用效果与时变重力场滤波方法的特性息息相关,因此时变重力场滤波方法研究成为一个热点.引入经验模态分解滤波法,对时变重力场数据进行滤波处理,并与成熟的P3M6、Duan滤波法比较分析该方法的有效性.结果表明:经验模态分解滤波法结果的信噪比为3.14,而P3M6、Duan滤波法的结果信噪比分别为2.90和3.01,相比而言,经验模态分解滤波法有较好的保留真实信号能力.进一步将三种滤波方法用于研究亚马逊流域、密西西比河流域和长江流域的水储量变化,并与GLDAS反演的水储量变化结果比较,结果表明经验模态分解滤波法反演结果与GLDAS结果相关性最高,相关系数大于0.86,充分验证该方法的可靠性和有效性.

关键词：GRACE;时变重力场;水储量反演;滤波;经验模态分解

所属期刊栏目：40

分类号：P223(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金41374083

在线出版日期：2022-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：78-85