[論文レビュー] Global geoid model GGM2022

Wenbin Shen, Xie, Youchao+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 27, 2023

Geophysics and Gravity MeasurementsEarth and Planetary Sciences被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、浅層法（シェン法）を用いた新規の5′×5′グローバルジオイドモデルGGM2022を提示する。このモデルは、精緻化された地殻密度（CRUST-re）、高分解能地形（DTM2006.0）、EGM2008重力場を用いて、地球の浅い質量層をモデル化することで、ジオイドの精度を向上させる。GGM2022は、米国、ヨーロッパ、西部中国のGPS/レベル計測データに対してEGM2008よりも優れた適合を示し、特に地形が複雑な高標高地域で顕著である。

ABSTRACT

We provide an updated 5 $^\prime $ $ imes $ 5 $^\prime $ global geoid model GGM2022, which is determined based on the shallow layer method (Shen method). First, we choose an inner surface $Γ$ below the EGM2008 global geoid by 15 m, and the layer bounded by the inner surface $Γ$ and the Earth's geographical surface $S$ is referred to as the shallow layer. The Earth's geographical surface $S$ is determined by the digital topographic model DTM2006.0 combining with the DNSC2008 mean sea surface. Second, we formulate the 3D shallow mass layer model using the refined 5 $^\prime $ $ imes $ 5 $^\prime $ crust density model CRUST$_-$re , which { is an improved 5 $^\prime $ $ imes $ 5 $^\prime $ density model of the CRUST2.0 or CRUST1.0 with taking into account the corrections of the areas covered by ice sheets and the land-ocean crossing regions. Third, based on the shallow mass layer model and the gravity field EGM2008 that is defined in the region outside the Earth's geographical surface $S$, we determine the gravity field model EGM2008s that is defined in the whole region outside the inner surface $Γ$, where the definition domain of the gravity field is extended from the domain outside $S$ to the domain outside $Γ$. Fourth, based on the gravity field EGM2008s and the geodetic equation $W(P)=W_0$ (where $W_0$ is the geopotential constant on the geoid and $P$ is the point on the geoid $G$), we determine a 5 $^\prime $ $ imes $ 5 $^\prime $ global geoid, which is referred to as GGM2022. Comparisons show that the GGM2022 fits the globally available GPS/leveling data better than EGM2008 global geoid in the USA, Europe and the western part of China.

研究の動機と目的

• 従来のストークス法およびモロデンスキー法の限界を克服し、より高精度なグローバルジオイドモデルの開発を目的とする。
• ジオイド決定における質量補正および外部質量モデル化の誤差を低減することを目的とする。
• 特に高標高地域において、地形が複雑で地殻密度が変動する地域のジオイド精度を向上させることを目的とする。
• グローバルなGPS/レベル計測基準点を用いて、新規ジオイドモデルの性能を評価することを目的とする。
• 更新された重力場および地殻密度モデルを用いた今後のジオイドモデル構築のためのフレームワークを確立することを目的とする。

提案手法

• EGM2008ジオイドから15 m下の内表面Γを定義し、Γと地球表面Sとの間に浅層層を形成する。
• 精緻化された5′×5′のCRUST-re密度モデルを用いて、3次元的な浅い質量層モデルを構築し、氷床および陸海境界の補正を組み込む。
• 浅い質量層の重力ポテンシャルを組み込むことで、EGM2008をΓの外側領域にまで拡張し、EGM2008sを生成する。
• EGM2008sを用いて、各5′×5′グリッド点におけるジオイドずれNを計算するため、測地学的方程式W(P) = W₀を解く。
• 米国、ヨーロッパ、オーストラリア、西部中国のGPS/レベル計測データを用いて、モデルの妥当性を検証する。
• 質量補正を回避し、ジオイドが等重力ポテンシャル面のまま保たれるように、浅層法を適用する。

Figure 1: A scheme of Rudzki approach. The thick solid curve is geoid $G$ . The region filled by solid thin segments denotes the mass (mountains) $M$ above the geoid, and the region filled by the dashed segments denotes the mirror mass $M^{\prime}$ of $M$ . By Rudzki approach, $M$ should be removed

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 浅層法は、従来のストークスに基づく手法と比較して、より高精度なグローバルジオイドを生成できるか？
• RQ2 精緻化された地殻密度モデル（CRUST-re）の使用は、高標高および構造的に複雑な地域におけるジオイド精度にどのように影響するか？
• RQ3 GGM2022モデルは、多様な地形的・地質的条件下で、実世界のGPS/レベル計測データに対する適合性において、EGM2008をどの程度上回るか？
• RQ4 地形の起伏および変動する地殻密度は、ジオイド決定の精度にどのような影響を及ぼすか？
• RQ5 更新された重力場および地殻密度データを用いた今後のジオイドモデルにおいて、浅層法を体系的に応用できるか？

主な発見

• GGM2022は、米国においてEGM2008よりもGPS/レベル計測データに優れた適合を示し、高標高地域での精度向上が顕著である。
• 新疆（西部中国）では、GGM2022とGPS/レベル計測データとのジオイドずれ差の標準偏差は、CRUST2.0を用いると17.8 cm、CRUST1.0を用いると18.9 cmであり、いずれもE08GGの19.1 cm未満である。
• 新疆地域におけるGGM2022の平均二乗誤差（RMS）は、E08GG未満であり、精度の向上が確認された。
• オーストラリア（2,638点）および北ヨーロッパ（146点）では、GGM2022はE08GGと同等の性能を示し、低起伏地域における頑健性を示している。
• GGM2022の改善効果は、特に地形的および密度的要因が顕著に現れる高標高地域で顕著である。
• 改良された5′×5′地殻密度モデルCRUST-reの使用により、浅い層内の質量分布の表現が向上し、ジオイド精度が向上した。

Figure 6: Definition of the shallow layer, redrawn after ( Shen and Han , 2013 ) . The closed thick solid blue curve denotes the Earth’s surface $S$ , the closed dotted green curve denotes the geoid $G$ , and the thin solid red curve denotes an inner surface $\Gamma$ below the geoid. The masses boun