결합된 글로벌 중력장 모델 GOCO의 새로운 발표를 향하여: GRACE-FO LRI 데이터의 기여

GRACE Follow-On (GRACE-FO) 임무는 동시에 작동하는 두 개의 독립적인 위성 간 거리 측정 시스템을 갖춘 독특한 설정을 특징으로 합니다. K-밴드 거리 측정 시스템(KBR) 외에도 GRACE-FO 위성은 KBR보다 측정 정확도가 상당히 높은 실험적인 레이저 거리 측정 간섭계(LRI)를 장착하고 있습니다. 이 두 개의 동시 거리 측정 시스템의 가용성은 장비 간의 교차 보정이 가능하게 하며, 가속도계 측정의 소음과 같은 다른 출처에서 발생하는 거리 측정 노이즈를 부분적으로 구별하는 데 도움이 됩니다. 여기에서는 두 가지 거리 측정 관찰 유형의 교차 상관 관계를 고려하여 분산 성분 추정을 사용하여 노이즈 공분산 함수를 결정하는 확률 모델이 제시됩니다. 이 방법으로 KBR, LRI, 그리고 가속도계 노이즈는 부분적으로 분리될 수 있습니다. 이러한 모델링 접근법은 다른 데이터 유형과 불확실성 전파와 결합하는 데 중요한 경험적 추정치와 잘 정렬되는 구형 조화 계수의 공식 오류를 초래합니다. LRI와 KBR를 사용한 결합 최소제곱 조정에서의 중력장 솔루션은 KBR만 사용한 솔루션과 비교될 것입니다. 월별 중력장 솔루션은 차수 및 차수 120에서 LRI 데이터의 통합으로 인해 약간의 혜택을 보지만, 더 높은 차수(200)로 중력장 솔루션을 결정할 때는 상당한 개선이 나타납니다. 이는 2025년에 발표될 예정인 차기 결합 중력장 모델 GOCO에 특히 유익합니다.