图1 Gravity Recovery and Climate Experiment-Follow On （GRACE-FO）, The Gravity field and Ocean Circulation Explorer （GOCE）, Jason-1, Surface Water and Ocean Topography （SWOT）卫星概念图（图片来源: NASA/JPL-Caltech; ESA）
根据卫星观测数据获取的全球垂直重力梯度分布（图2）不仅可以看到大尺度的洋脊扩张遗迹（Sandwell et al., 2014），还可以揭示地幔内部板块俯冲遗迹，例如古特提斯洋边界（Panet et al., 2014）。最近，由美国宇航局（NASA）和法国空间研究中心（CNES）主导的SWOT （Surface Water and Ocean Topography）卫星观测任务开启了高分辨率海面高度测量的新篇章（Fu et al., 2024）。SWOT卫星使用了最先进的宽刈幅雷达干涉测量技术（图1），可以对海面高度进行更高空间分辨率的多维观测，进而获取更好的全球高分辨率海洋垂直重力梯度分布。
图2 基于GOCE卫星观测的古特提斯构造遗迹（A）和基于CryoSat-2/Jason-1卫星观测的墨西哥湾洋脊扩张遗迹（B）。古特提斯洋俯冲带以白色方框标出，墨西哥湾残留洋脊以红/黄线标出，图B中的垂直梯度以灰度图的形式给出，梯度极值范围为±20 Eötvös，1 Eötvös = 10-9 s-2 = 103 milliEötvös（修改自Sandwell et al., 2014和 Panet et al.,2014）
来自美国加州大学圣地亚哥分校Scripps海洋研究所的俞瑶博士和David T. Sandwell教授等人利用SWOT搭载的Ka波段激光干涉仪（KaRIn）从2023年4月至2024年7月的低速率观测数据（包括98个轨道周期为1天的重复轨道数据和18个轨道周期为21天的重复轨道数据），计算了全球海洋区域的垂直重力梯度模型SWOT VGG（图3）。新模型与高分辨率船测模型（MH370飞机遗骸搜索区域）进行了对比，结果基本一致。SWOT VGG模型的空间分辨率为8 km，相对于传统模型的分辨率（12~16 km）提升了至少1.5倍，因此该模型揭示了更加精细的海岭、小尺度海山和大陆边缘等海底构造。
图3 利用SWOT雷达干涉仪的观测数据计算得到的全球海洋垂直重力梯度。白色区域为陆地
图4 东太平洋脊（EPR）的垂直重力梯度。（A）为SWOT VGG模型；（B）为传统模型
海山是洋壳下方岩浆侵入和喷发的产物，但传统的低分辨率模型仅能识别高度大于1 km的海山。通过与船测数据进行对比，SWOT VGG模型能够有效识别高度为450 m，直径为4 km的小海山（图5a和图5b，海山表现为正梯度），因此基于幂律分布定律和VGG新模型，全球高于450 m的海山数据库将会增加一倍的数量。
图5 东太平洋脊附近的海山识别结果。（A）船测海底地形模型；（B）SWOT VGG模型
图6 阿根廷东部大陆边缘（A、B）和斯维尔德鲁普海盆（C、D）的垂直重力梯度。（A、C）SWOT VGG模型；（B、D）传统模型
此外，SWOT VGG模型还能够清晰地显示大陆边缘的结构。图6a和b给出了SWOT VGG模型和传统模型在阿根廷东部陆缘的结果，很明显SWOT VGG模型能够清晰地展示出大陆架上（-500 m以西）的断层和沉积层、大陆斜坡上（-500 m~-1000 m）的滑坡和峡谷结构以及和深海盆地（-1000 m以东）上的湍流结构。图6c和d给出了SWOT VGG模型和传统模型在斯维尔德鲁普海盆的结果，其中SWOT VGG模型更能清晰地展示出盆地内部的隆起-裂谷-隆起结构。
尽管SWOT VGG模型显著地提升了全球垂直重力梯度的精度（1.2 mGal）和空间分辨率（8 km），但由于仅使用了一年的观测数据，数据叠加次数只有18次，因此数据信噪比仍有提升的空间，尤其是在赤道地区。如果未来使用重复观测数据进行叠加，可以进一步提高模型的分辨率，在大陆边缘最高可达4 km，深海区域可达7~9 km。SWOT卫星最大的不足是无法观测星下点两侧8 km的宽度范围（图1），且一直保持21天的轨道周期，这导致SWOT VGG模型存在小尺度、菱形的数据空白区。此外，由于轨道倾角问题，SWOT观测无法覆盖北极和南极部分区域。
目前SWOT卫星仍在工作中，KaRIn、传统测高仪（Poseidon-3C）等仪器也还在不断收集数据。随着数据的积累，全球海洋垂直重力梯度模型将会进一步精化，有助于我们发现更多微小尺度的海底构造。此外，高分辨率垂直重力梯度分布可以揭示行星内部结构，例如月球和火星的岩浆活动遗迹、隐伏撞击坑、地外熔岩管道等（Andrews-Hanna et al., 2014; Chappaz et al., 2017; Jiang et al., 2024）。
Andrews-Hanna J C, Besserer J, Head III J W, et al. Structure and evolution of the lunar Procellarum region as revealed by GRAIL gravity data[J]. Nature, 2014, 514(7520): 68-71.
Chappaz L, Sood R, Melosh H J, et al. Evidence of large empty lava tubes on the Moon using GRAIL gravity[J]. Geophysical Research Letters, 2017, 44(1): 105-112.
Fu L L, Pavelsky T, Cretaux J F, et al. The surface water and ocean topography mission: A breakthrough in radar remote sensing of the ocean and land surface water[J]. Geophysical Research Letters, 2024, 51(4): e2023GL107652.
Jiang Y, Xu C, Chen L. An overview and perspective of identifying lunar craters[J]. Science China Earth Sciences, 2024, 67: 1395-1416.
Panet I, Pajot-Métivier G, Greff-Lefftz M, et al. Mapping the mass distribution of Earth’s mantle using satellite-derived gravity gradients[J]. Nature Geoscience, 2014, 7(2): 131-135.
Sandwell D T, Müller R D, Smith W H F, et al. New global marine gravity model from CryoSat-2 and Jason-1 reveals buried tectonic structure[J]. Science, 2014, 346(6205): 65-67.
Yu Y, Sandwell D T, Dibarboure G. Abyssal marine tectonics from the SWOT mission[J]. Science, 2024, 386(6727): 1251-1256.
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撰文 | 姜衍，徐长仪/地球与行星物理学科中心
