本书聚焦高精度卫星重力数据预处理技术及其在水文领域的应用。全书共7章：第1章概述卫星重力探测技术发展、数据处理方法及水文应用进展，第2章研究重力卫星技术指标仿真模拟关键技术，第3章深入探讨自主重力测量卫星L1数据预处理关键技术，第4章构建水文重力监测网的理论框架，提出卫星与地面重力数据融合方法及水储量反演算法，第5章阐述高精度三维重力反演理论及其在区域地质结构研究中的应用，第6章开展流域水文重力智慧监测及应用研究，第7章展望未来数据处理技术发展方向，探讨人工智能与多学科交叉在实时水文监测中的潜力。

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2000.9 – 2004.6 武汉大学 测绘学院 测绘工程 学士 2004.6 – 2010.12 武汉大学 测绘学院 固体地球物理 博士（直博） 期间： 2007.9 – 2009.8 丹麦哥本哈根大学 尼尔斯？波尔研究所 国家公派出国留学2010.12 – 2014.12 中国地震局地震研究所 助理研究员 2014.12 – 2020.12 中国地震局地震研究所 副研究员，硕士研究生导师 2020.12 – 2022.07 中国地震局地震研究所 研究员，硕士研究生导师 2022.07 – 至今 中国地质大学（武汉） 教授，博导1.中国地震局防震减灾科技成果奖，二等奖，卫星重力在地震监测预测中的应用方法研究，排名第四，2014年 2.中国地震局防震减灾科技成果奖，二等奖，典型强震前后重力变化及孕震机理研究，排名第四，2017年 3.湖北省自然科学学术论文奖，基于Forward-Modeling方法的黑河流域水储量变化特征研究，二等奖，2016年 1. 中国地震学会空间对地观测专业委员会委员，2016年-至今 2. 中国地球物理学会诱发地震决策咨询专家团队，2022年-至今 3. 中国测绘学会大地测量与导航专业委员会委员，2023年-至今 4. 中国测绘学会工程测量专业委员会委员，2023年-至今 5. 中国地震局，青年人才，2020年-至今 6. 武汉大学学报？信息科学版，编委，2022年-至今 7. 湖北省委人才办，第四批科技副总，2023年-2026年

目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 卫星重力探测技术发展概况 3
1.3 卫星重力数据处理方法与进展 6
1.3.1 时域法 7
1.3.2 空域法 7
1.3.3 数据预处理 8
1.4 我国自主重力卫星关键载荷原始数据构建工作 10
1.4.1 卫星重力梯度观测数据构建原理 11
1.4.2 L1 观测数据构建方法 12
1.5 卫星重力水文应用进展与挑战 14
1.5.1 卫星重力水文应用进展 14
1.5.2 面临的主要机遇与挑战 17
第2章 重力卫星技术指标仿真模拟关键技术研究 19
2.1 需求分析 19
2.1.1 地震领域需求分析 19
2.1.2 相关学科领域需求分析 23
2.1.3 关键技术指标需求 26
2.2 技术指标体系设计 27
2.2.1 卫星轨道参数的优化选取 27
2.2.2 卫星关键载荷的精度指标设计 28
2.3 技术指标仿真模拟计算 31
2.3.1 时域最小二乘误差分析方法 31
2.3.2 解析误差分析方法 35
2.3.3 星座组建仿真分析 39
第3章 自主重力测量卫星 L1 数据预处理关键技术 44
3.1 民用重力卫星技术指标的 L0-L1 数据预处理技术 44
3.2 加速度计电压转换 49
3.2.1 电压数据预处理 51
3.2.2 电压-加速度数据转换 51
3.3 联合星象仪的姿态数据重建 53
3.3.1 星象仪结构分析 54
3.3.2 星象仪姿态数据联合方法 55
3.3.3 联合计算结果分析 56
3.4 温度效应校正的姿态数据重建 62
3.4.1 星象仪视轴夹角分析 63
3.4.2 多星象仪温度效应校正处理 65
3.4.3 计算结果分析 68
3.5 角速度重建 73
3.5.1 星象仪及梯度仪角速度的计算 73
3.5.2 角速度恢复维纳滤波器的计算 74
3.6 自主卫星重力梯度原始观测数据构建 77
3.6.1 卫星重力梯度观测数据构建原理 77
3.6.2 卫星重力梯度观测数据构建与分析 78
3.7 预处理粗差探测 84
3.7.1 粗差概念与分类 84
3.7.2 粗差探测评定指标 85
3.7.3 统计检验方法 86
3.7.4 小波分析方法 89
3.7.5 机器学习方法 90
3.7.6 计算结果与分析 94
3.7.7 建议组合方法策略 101
第4章 水文重力监测网 103
4.1 基于卫星重力探测陆地水储量的技术与方法 103
4.1.1 地球重力场模型的球谐表示 107
4.1.2 地球表面质量变化估计基本原理 108
4.1.3 水储量变化计算结果 116
4.2 水文重力观测技术与组网方法 126
4.2.1 差分重力变化 128
4.2.2 累积重力变化 130
4.3 重力基准定标技术与方法 131
4.3.1 重力基准定标 132
4.3.2 各类重力数据误差阶方差估计 133
4.3.3 各类重力数据谱权确定模块 134
第5章 高精度三维重力反演 135
5.1 三维重力反演方法 136
5.1.1 模型空间的离散化 136
5.1.2 三维重力模型正演计算 136
5.1.3 三维重力反演方法 138
5.2 三维重力反演中的物性约束方法 141
5.2.1 先验信息的类别 142
5.2.2 拉格朗日乘子法 142
5.2.3 约束反演流程 144
5.3 理论模型反演 145
5.3.1 理论模型及数据设置 145
5.3.2 理论模型反演 145
第6章 流域水文重力智慧监测及应用 150
6.1 卫星重力水文应用概况 150
6.1.1 陆地水储量 150
6.1.2 全球水循环与趋势变化 151
6.1.3 蒸散发 153
6.1.4 地下水 154
6.1.5 流域极端旱涝的监测 155
6.2 水文应用技术处理算法 158
6.2.1 干旱指数 158
6.2.2 洪涝指数 160
6.2.3 陆地水储量异常重构 161
6.2.4 蒸散发 163
6.2.5 地下水 166
6.2.6 基于机器学习的 TWSA 重建 166
6.3 全球水循环与趋势变化 170
6.4 流域和湖泊极端事件响应 172
6.4.1 极端干旱事件响应 172
6.4.2 极端洪涝事件响应 182
6.5 基于机器学习的鄱阳湖流域 TWSA 重建 184
6.6 蒸散发应用 187
6.7 地下水变化 191
第7章 高精度卫星重力数据处理技术发展与展望 193
7.1 数据预处理技术面临的需求与挑战 193
7.1.1 海量观测数据处理瓶颈 193
7.1.2 实时处理的水文监测需求 193
7.1.3 极端气候事件中的噪声抑制难题 194
7.1.4 复杂应用场景中的多学科交叉需求 194
7.2 重力卫星技术未来发展方向 194
7.2.1 持续积累原始基础数据处理能力 194
7.2.2 丰富多类型卫星重力场模型产品 195
7.2.3 强化衔接耦合国家重大战略布局 195
7.2.4 构建多学科交叉卫星重力数据中心 195
7.2.5 融入AI实现准实时监测能力 196
7.2.6 推进极端水文事件业务化监测体系与平台 196
7.3 结论与展望 196
参考文献 198