第51卷第3期2023年3月华中科技大学学报（自然科学版）J.HuazhongUniv.ofSci.&Tech.(NaturalScienceEdition)Vol.51No.3Mar.2023贝叶斯重力平差算法的稳定性评估与统计检验王林海1陈石1，2(1．中国地震局地球物理研究所，北京100081；2．北京白家疃地球科学国家野外科学观测研究站，北京100095)摘要采用Bootstrap和Jackknife两种统计学方法，用于评估贝叶斯重力平差算法的参数估计稳定性问题．以四川和云南实际重力测网的观测系统为例，模拟观测数据和误差分布，给出了贝叶斯重力平差方法用于实际重力平差的稳定性评估方案．研究结果表明：贝叶斯平差方法在观测样本足够的情况下，可以较好地估计相对重力仪的非线性漂移和格值系数；部分段差样本丢失时仍可以稳定地估计模型参数．通过使用统计学方法和检验流程，并结合特定的重力观测系统进行测试，所得结论有助于优化陆地重力观测系统设计，评估贝叶斯重力平差结果的可靠性．关键词陆地重力观测；贝叶斯重力平差；Bootstrap方法；Jackknife方法；稳定性和鲁棒性中图分类号P312.1文献标志码A文章编号1671-4512(2023)03-0092-08StabilityevaluationandstatisticaltestofBayesiangravityadjustmentalgorithmWANGLinhai1CHENShi1,2(1．InstituteofGeophysics，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100081，China；2．BeijingBaijiatuanEarthScienceNationalObservationandResearchStation，Beijing100095，China)AbstractBootstrapandJackknifestatisticalmethodswereusedtoevaluatethestabilityoftheparameterestimationoftheBayesiangravityadjustmentalgorithm．TakingtheobservationsystemsofSichuanandYunnanactualgravitysurveynetworksasexamples，thestabilityevaluationschemeofBayesiangravityadjustmentmethodappliedtoactualgravityadjustmentwasgivenbysimulatingtheobservationdataanderrordistribution．TheresultsshowthattheBayesiangravityadjustmentmethodcanaccuratelyestimatethenonlineardriftoftherelativegravimeterandthescalefactorwhentheobservationsamplesareenough．Themodelparameterscanbeestimatedstablyevenwhenpartofthestepsamplesarelost．Thestatisticalmethodsandtestingproceduresusedinthisstudycanbetestedincombinationwithspecificgravityobservationsystems，andtheconclusionsobtainedarehelpfultooptimizethedesignofterrestrialgravityobservationsy...
