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...