Комплексний аналіз методів інтерполяції для задач моделювання просторового розподілу гравітаційних аномалій

https://doi.org/10.23939/istcgcap2024.100.016
Надіслано: Жовтень 09, 2024
1
Національний університет “Львівська політехніка”

Моделювання просторового розподілу гравітаційних аномалій передбачає врахування багатьох факторів, що впливають на точність результатів. Основними з них є методи інтерполяції, застосовувані для побудови регулярних сіток гравітаційних аномалій, а також розподіл і кількість пунктів спостережень. У даній роботі виконано порівняння точності різних методів інтерполяції гравітаційних аномалій на основі моделі WGM2012. Для аналізу використано дані гравітаційних аномалій, отримані з 200 ГНСС-станцій, розташованих на території України, та 355 тестових пунктів умовної гравіметричної мережі. Метою дослідження було оцінити точність методів інтерполяції, таких як Inverse Distance to a Power, Kriging, Minimum Curvature, Moving Average, Nearest Neighbor, Polynomial Regression та Radial Basis Function, для задач моделювання просторового розподілу аномалій на прикладі даних моделі WGM2012 Аналіз виконано на основі розрахованих різниць між інтерпольованими та вихідними значеннями, з урахуванням графічних і статистичних даних. Отримані результати дали змогу класифікувати методи інтерполяції за точністю: 1) висока точність з рівномірним розподілом значень; 2) середня точність із помірним розподілом; 3) низька точність з великою амплітудою коливань. Дослідження показало, що обґрунтований вибір методу інтерполяції дозволяє суттєво підвищити точність моделювання просторового розподілу гравітаційних аномалій і забезпечити якісні результати для вирішення геофізичних задач.

  1. Arseni, M., Voiculescu, M., Georgescu, L. P., Iticescu, C., & Rosu, A. (2019). Testing different interpolation methods based on single beam echosounder river surveying. Case study: Siret River. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(11), 507. https://doi.org/10.3390/ijgi8110507
  2. Bonvalot, S., Briais, A., Kuhn, M., Peyrefitte, A., Vales, N., Biancale, R., Gabalda, G., Moreaux, G., Reinquin, F. & Sarrailh, M. (2012). Global grids: World Gravity Map (WGM2012). Bureau Gravimetrique Internationalhttps://doi.org/10.18168/bgi.23
  3. Bureau Gravimétrique International. WGM2012 GLOBAL MODEL. URL: http://bgi.obs-mip.fr/data-products/outils/wgm2012-maps-visualizationextraction/
  4. Cao, X., Liu, Z., Hu, C., Song, X., Quaye, J. A., & Lu, N. (2024). Three-Dimensional Geological Modelling in Earth Science Research: An In-Depth Review and Perspective Analysis. Minerals, 14(7), 686. https://doi.org/10.3390/min14070686
  5. Ch, F., Bruinsma, S. L., Abrikosov, O., Lemoine, J. M., Schaller, T., Götze, H. J., Biancale, R. (2014). EIGEN-6C4 The latest combined global gravity field model including GOCE data up to degree and order 2190 of GFZ Potsdam and GRGS Toulouse. GFZ Data Services.  https://doi.org/10.5880/icgem.2015.1
  6. Gilardoni, M., Reguzzoni, M., Sampietro, D. (2016). GECO: a global gravity model by locally combining GOCE data and EGM2008. Studia Geophysica et Geodaetica, 60(2), 228-247.  https://doi.org/10.1007/s11200-015-1114-4
  7. Kay, M. and Dimitrakopoulos, R. (2000) Integrated Interpolation Methods for Geophysical Data: Applications to Mineral Exploration. Natural Resources Research, 9, 53-64. https://doi.org/10.1023/a:1010161813931
  8. Nabighian, M. N., Ander, M. E., Grauch, V. J. S., Hansen, R. O., LaFehr, T. R., Li, Y., ... & Ruder, M. E. (2005). Historical development of the gravity method in exploration. Geophysics, 70(6), 63ND-89ND. https://doi.org/10.1190/1.2133785
  9. Pavlis, N. K., Holmes, S. A., Kenyon, S. C., & Factor, J. K. (2012). The development and evaluation of the Earth Gravitational Model 2008 (EGM2008). Journal of geophysical research: solid earth, 117(B4).  https://doi.org/10.1029/2011JB008916
  10. Savchuk, S., Fedorchuk, A., & Marjańska, D. (2024). Modelling geoid height errors for local areas based on data of global models. Journal of Applied Geodesy. https://doi.org/10.1515/jag-2024-0054
  11. Sjöberg, L. E., & Bagherbandi, M. (2017). Gravity inversion and integration. Basel, Switzerland: Springer International Publishing AG. https://doi.org/10.1007/978-3-319-50298-4
  12. Zahorec, P., Papčo, J., Pašteka, R., Bielik, M., Bonvalot, S., Braitenberg, C., ... & Varga, M. (2021). The first pan-Alpine surface-gravity database, a modern compilation that crosses frontiers, Earth System Science Data Discussions, 2021, 1-72. https://doi.org/10.5194/essd-13-2165-2021
  13. Zingerle, P., Pail, R., Gruber, T., & Oikonomidou, X. (2020). The combined global gravity field model XGM2019e. Journal of Geodesy, 94(7), 1-12. https://doi.org/10.1007/s00190-020-01398-0