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首页> 外文会议>Proceedings of 4th international GOCE User workshop. >IMPROVED CAL/VAL OF GOCE GRAVITY GRADIENTS USING TERRESTRIAL DATA
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IMPROVED CAL/VAL OF GOCE GRAVITY GRADIENTS USING TERRESTRIAL DATA

机译：利用陆地数据改进的重力梯度的CAL / VAL

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One method for validating the calibration of thernGOCE gravity gradients (GG) utilizes highrnquality gravity data measured on ground tornpredict GG in the GOCE data positions in orderrnto compare the results between the GOCE GGrnand the predicted GG.rnThe calibration is performed in four regionsrndistributed globally by estimating a scale factorrnbetween the data sets for each track crossing arncalibration area. Each track contains approx. 150rnpoints and each day 1-3 tracks pass a calibrationrnarea.rnThe GOCE GGs are affected by a 1/frncharacteristic noise and has the highest signal tornnoise ratio in the measurement band (MB) 5-100rnmHz. Frequencies outside this band are removed.rnThe GG prediction is performed with leastsquaresrncollocation (LSC) and the resulting GGrnare merged into a time series of GG model datarn(EIGEN-5C) by substituting the data over therncalibration areas with the predicted data beforernundergoing a similar filtering as the GG data tornextract the data in the MB.rnHaving two comparable data sets requiresrnsignificant pre-processing of the GOCE data andrnmanual data quality check of the terrestrial data.rnDuring the GOCE mission we have reevaluatedrnour calibration data by adding more ground datarnand adjusted the LSC covariance functions forrnthe data in the calibration areas. The results fromrnboth the initial calibration procedure and usingrnthe revised terrestrial data selection arernpresented.
机译：一种用于验证GOCE重力梯度（GG）校准的方法是利用在GOCE数据位置中地面预测GG上测得的高质量重力数据，以比较GOCE GGrn和预测GG之间的结果。rn该校准通过估计在全球分布的四个区域进行每个轨迹交叉校准区域的数据集之间的比例因子。每个音轨包含大约150rnpoints和每天的1-3条轨道通过校准器。rnGOCEGG受到1 / frn特性噪声的影响，并且在5-100rnmHz的测量频带（MB）中具有最高的信噪比。通过最小二乘并置（LSC）进行GG预测，并将生成的GGrn合并为GG模型数据的时间序列（EIGEN-5C），方法是将其在校准区域内的数据替换为预测数据，然后再进行相似的滤波由于GG数据会提取MB中的数据.rn具有两个可比较的数据集需要对GOCE数据进行大量预处理，并对地面数据进行手动数据质量检查.rn GOCE任务期间，我们通过添加更多地面数据重新评估了校准数据rn并调整了LSC协方差函数可用于校正区域中的数据。给出了初始校准程序和使用修订后的地面数据选择的结果。

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