| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 本文的研究背景 | 第10页 |
| 1.2 卫星重力测量数据的应用研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 CHAMP 卫星重力数据的应用研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 GRACE 时变重力场数据的应用研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.3 GOCE 卫星重力梯度数据的应用研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 位错模型在大地测量中的应用研究进展 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 点源位错引起的空间重力及重力梯度变化分布 | 第19-41页 |
| 2.1 重力梯度张量介绍 | 第19页 |
| 2.2 点源位错引起的空间重力及重力梯度变化特征 | 第19-39页 |
| 2.2.1 垂直张性位错引起的重力及重力梯度变化 | 第22-24页 |
| 2.2.2 水平张性位错引起的重力及重力梯度变化 | 第24页 |
| 2.2.3 垂直走滑位错引起的重力及重力梯度变化 | 第24-25页 |
| 2.2.4 垂直倾滑位错引起的重力及重力梯度变化 | 第25-26页 |
| 2.2.5 分析和讨论 | 第26-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 卫星重力数据及计算方法简介 | 第41-63页 |
| 3.1 GRACE 卫星数据产品 | 第41-42页 |
| 3.2 GOCE 卫星数据产品 | 第42-46页 |
| 3.2.1 重力梯度数据 | 第45-46页 |
| 3.2.2 精密科学轨道数据 | 第46页 |
| 3.2.3 重力场模型数据 | 第46页 |
| 3.3 GOCE 坐标参考框架 | 第46-51页 |
| 3.3.1 局部轨道坐标系 | 第46页 |
| 3.3.2 重力梯度仪坐标系 | 第46-48页 |
| 3.3.3 惯性系参考框架 | 第48页 |
| 3.3.4 地固系参考框架 | 第48页 |
| 3.3.5 局部指北坐标系 | 第48-49页 |
| 3.3.6 国际上已发布的地球重力场模型 | 第49-51页 |
| 3.4 GRACE 卫星重力数据的计算方法 | 第51-60页 |
| 3.4.1 采用的理论数学模型 | 第51-53页 |
| 3.4.2 勒让德函数(Legendre)的计算 | 第53-55页 |
| 3.4.3 空间平滑函数的选取 | 第55-59页 |
| 3.4.4 地球重力场模型截断阶数的选取 | 第59-60页 |
| 3.5 GOCE 卫星重力数据的计算方法 | 第60-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 利用 GOCE 数据研究强震区域重力场静态分布特征 | 第63-84页 |
| 4.1 全球的重力异常、大地水准面高分布 | 第63-68页 |
| 4.1.1 中国大陆区域的重力场静态分布 | 第65-66页 |
| 4.1.2 日本强震区域的重力场静态分布 | 第66-68页 |
| 4.2 中国大陆区域的重力梯度分布 | 第68-75页 |
| 4.2.1 地固坐标系下的中国大陆重力梯度分布 | 第68-72页 |
| 4.2.2 局部指北坐标系下的中国大陆重力梯度分布 | 第72-75页 |
| 4.3 利用 GOCE 重力场模型数据反演中国大陆地壳厚度 | 第75-83页 |
| 4.3.1 直立长方体模型引起的空间梯度分布 | 第75-79页 |
| 4.3.2 利用 GOCE 卫星数据反演中国大陆地壳厚度 | 第79-83页 |
| 4.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 利用 GRACE 数据研究强震区域重力场动态变化特征 | 第84-94页 |
| 5.1 GRACE 时变重力场数据研究地震区域重力场变化特征 | 第84-90页 |
| 5.1.1 GRACE 数据研究日本地震（Ms9.0）区域重力场变化 | 第84-87页 |
| 5.1.2 GRACE 数据研究印度地震(Ms6.8)区域重力场变化 | 第87-90页 |
| 5.2 基于 GRACE 时变重力梯度数据研究区域地震重力场变化特征 | 第90-93页 |
| 5.2.1 汶川地震引起的同震重力变化 | 第90-92页 |
| 5.2.2 日本地震引起的同震重力变化 | 第92页 |
| 5.2.3 印度地震引起的同震重力变化 | 第92-93页 |
| 5.3 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 断层运动引起的地表形变特征 | 第94-106页 |
| 6.1 断层运动的几种形式 | 第94页 |
| 6.2 有限矩形位错模型引起地表形变及重力变化的解析式 | 第94-97页 |
| 6.3 青藏高原东北缘部分断层引起的地表形变 | 第97-105页 |
| 6.4 本章小结 | 第105-106页 |
| 第七章 粒子群算法反演断层滑动速率 | 第106-115页 |
| 7.1 大地测量反演原理 | 第106-107页 |
| 7.2 应用于大地测量反演的主要方法 | 第107-111页 |
| 7.2.1 最小二乘法 | 第107-108页 |
| 7.2.2 遗传算法 | 第108页 |
| 7.2.3 蒙特卡洛算法 | 第108-109页 |
| 7.2.4 模拟退火算法 | 第109页 |
| 7.2.5 蚁群算法 | 第109页 |
| 7.2.6 粒子群算法 | 第109-111页 |
| 7.3 粒子群算法在断层滑动速率反演中的应用 | 第111-114页 |
| 7.3.1 带惯性权重的粒子群算法原理 | 第111-112页 |
| 7.3.2 利用 GPS 数据反演渭河盆地主要断层的三维滑动速率 | 第112-114页 |
| 7.4 本章小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-118页 |
| 本文取得的主要结论 | 第115-116页 |
| 研究展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-129页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第129-131页 |
| 发表的学术论文 | 第129-130页 |
| 学习期间主持及参与的科研项目 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131页 |
