2015, Vol. 30
2. 青岛海洋地质研究所, 青岛 266071;
3. 中国地质大学(北京), 北京 100083
2. Qingdao Institute of Marine Geology, Qingdao 266071, China;
3. China University of Geosciences Beijing, Beijing 100083, China
我国20世纪80、90年代完成的海洋和陆地联编的地质地球物理系列图对于区域地质构造研究和资源调查战略部署等都发挥了重要作用，具有重要价值(张文佑，1983；刘光鼎，1993；孙文珂，1999；张洪涛等，2011).及时收集、整理中国海域和陆地的地质、地球物理、地球化学调查成果资料，开展中国海陆及邻域地质地球物理及地球化学系列图更新编制，对贯穿其中的中国海陆地质过程及资源环境效应等各项内容进行研究，进一步认识大陆边缘演化与板块作用的关系，系统展示中国海地质、地球物理与矿产资源分布等方面的信息，为深化中国海的形成演化与矿产资源分布等科学问题，维护我国的海洋主权与权益，开发海底矿产资源，减少地质灾害等提供基础图件，则是当前一项重要的地学研究任务.本文近年受中国地质调查专项支持，完成北纬0°～55°，东经72°～135°范围上布格重力异常编图研究工作，采用较为规范、先进的数据拼接调平与制图方法，研究了编图关键科学问题，编制了1∶500万比例尺的中国海陆及邻域布格重力异常图及说明书，并初步开展了重力异常特征分区研究工作.
1 资料与整理方法 1.1 编图数据源世界屋脊青藏高原空白区1:100万区域重力调查数据采集工作于2006年底的全面完成，标志着自1978年开始的中国区域重力调查工作完成全陆域覆盖.中国1:50万和1:20万比例尺的区域重力调查，除部分冰川、沙漠区等难进入外，分别覆盖了1/3和55%的陆域面积(Zhang et al.，2011).这些成果数据为本次编图提供了主体数据基础.世界上海洋卫星测高重力技术的发展，至2009年已经达到了可以满足1:100万比例尺重力编图的精度要求(张明华等，2005).高精度卫星测高重力数据(以下简称卫重数据)也就成为了本次编图范围内海域的重力异常数据源.
中国海陆及邻域1∶500万布格重力异常图的主要数据来源于以下六个方面.编图所使用的不同数据源的数据覆盖范围见图 1.
 | 图 1 编图使用的不同来源数据的覆盖范围Fig. 1 Distribution of different data source and its coverage |
(1)中国区域重力数据库：用于覆盖中国大陆地区的陆域;
(2)英国Leeds大学GETECH地球物理公司全球实测网格化重力数据集(以下简称英国网格数据)：用于覆盖中国周边国家及地区;
(3)收集的布格重力异常图矢量化数据集：覆盖台湾和朝鲜半岛;
(4)英国Leeds大学GETECH地球物理公司卫重数据集(以下简称英国卫重数据)：用于覆盖编图范围内的中国海域的主要部分及邻域海域;
(5)丹麦卫重数据集：用于覆盖编图范围内南部及东部的主要海域及部分中国海域;
(6)美国空间重力异常转换的布格重力异常数据集：覆盖不丹和文莱.
1.2 数据精度与网度海域采用的卫重数据的精度，据有关文献比对(S and well et al.，1990；J.Derek et al.，2001；张明华等，2005；高德章等，2010；Ole B et al.，2010)，总体精度大致在±3×10-5 m/s2.
编图范围的陆域，除不丹、文莱两个国家(占整个编图陆地面积的0.13%)及朝鲜半岛和台湾岛采用图件矢量化数据外，全部是网格化实测重力数据.编图数据总体精度达到5×10-5 m/s2.其中：中国大陆地区重力数据源来自中国地质调查局的全国区域重力数据库(Zhang et al.，2011)，数据精度为±2×10-5 m/s2；编图范围内的俄罗斯、蒙古、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、阿富汗、巴基斯坦、印度、尼泊尔、斯里兰卡、孟加拉国、缅甸、老挝、越南、泰国、柬埔寨、印度尼西亚、马来西亚、新加坡、菲律宾、日本，共计22个国家的陆域网格化实测数据源自Leeds大学东南亚GETECH地球物理公司重力项目成果数据集(SEAGP，1994)，数据网度为5′×5′网格数据，精度总体达到5×10-5 m/s2；台湾、朝鲜和韩国陆地重力源自1:100万布格重力异常图数字化精度.
本次编图采用了5′×5′网格数据作为基础数据集的网度要求，全面覆盖编图范围.根据编图比例尺为1:500万的情况，对调平与拼接后的整体数据集进行20 km×20 km网格化，建立了编图数据集.
1.3 数据拼接整理方法不同来源大范围重力资料的整理与编图，涉及较多数据整理、异常拼接与制图方面的问题.编图工作通过试验，解决了所遇到的技术问题，建立了可靠的编图数据集和编图方法.主要关键技术简述如下.
1.3.1 异常拼接原则编图布格重力异常数据整理主要涉及坐标系、陆域不同来源数据拼接、海上不同来源卫重数据拼接，以及海陆数据拼接四个方面.相应的拼接整理原则方法如下.
(1)不同来源的数据，坐标系统不同.为此进行必要的转换，最终统一采用WGS-84系统.
(2)陆域重力数据来源分两部分.一部分是中国区域重力调查完成1:20万、1:50万和1:100万比例尺的重力数据，对这部分数据进行了如下“五统一”改算整理(Zhang et al.，2011)：①统一采用1985国家重力基本网系统；②统一采用1954年北京坐标系统和1985国家高程基准；③统一采用国际大地测量学会(IGA)推荐的1980年公式计算正常重力值；④统一采用《区域重力调查规范DZ/T 0082-2006》规定的公式进行布格改正和中间层改正，密度统一采用2.67 g/cm3(在海域使用1.64 g/cm3)；⑤统一采用166.7 km的半径进行地形改正.
另一部分是收集的中国周边国家和地区网格化重力数据资料.由于缺乏其重力基准和参考点参数，难以进行以中国规范为标准的统一改算，对此以中国数据背景为标准，将境外数据调平到与相邻的中国重力异常相一致的背景场值水平之上.
(3)海洋卫重异常数据比照中国陆地重力异常，按照与其背景一致的原则进行拼接调平.海上卫重数据布格异常计算采用166.7 km地改半径和1.64 g/cm3中间层密度进行.
(4)海洋不同来源卫重数据的拼接，以英国卫重数据为基准，进行背景一致调平.
1.3.2 主要拼接调平方法不同来源和背景的编图重力异常数据之间进行拼接、调平所采用的主要技术措施如下:
(1)化整为零，进行局部调整.为了解决局部调平问题，将大片的数据进行分块调平.主要利用缝合法解决不同来源数据之间在局部地区具有明显背景场差异的问题.解决的方法是通过趋势分析，进行趋势贴合，也就是将一方场值变化明显的区域，按照与对方相当的场值，在拼接处赋值，而后按照距离进行趋势变化计算，使其场值背景逐步抬升或降低变化，形成渐变的斜坡状背景，实现平滑拼接.该方法称趋势法，或梯级抬升法.
(2)剔除网格化造成的重复点.由于海洋和陆地数据是分别收集的两类数据集，其在形成网格化数据时，因搜索半径具有一定距离，往往会出现海洋和陆地边缘网格点因插值而交互覆盖的情况，而这些点上的数据是插值形成的假数据，需要按照地理界线将此类插值的网格点数据删除.此后，再进行海陆拼接.
(3)海陆重力异常拼接.由于海域使用的卫重数据与陆地重力实测数据的基准系统不同，而获得基准系统参数比较困难，因此采用了“背景一致性”原则进行拼接数据调平处理.在部分海域，尤其像中国黄海浅滩区域，卫星测高数据分辨率受到影响，需要剔除近岸重力数据点，以提高编图精度.根据经验(J.Derek et al.，2001；张明华等，2005)，剔除陆上及海上近岸附近5 km左右数据点，再将卫重异常在幅值和形态上向与其接边的陆地重力异常靠近，进行调平拼接，获 得了较好效果.实例如图 2.该图是上海-温州一带，删除了卫星重力近岸5 km范围内的数据后进行海陆数据拼接调平的结果.从图中7个典型的海陆拼接处重力异常基本连续和平滑过渡情况，表明本文采用的海陆拼接方法是可行、有效的.
 | 图 2 上海-温州一线海陆重力数据拼接调平结果 1—上海川沙—南汇陆海连续的NW向重力高，推测异常大部高值区在海上；2—慈溪西北的中新生代盆地异常；3—慈溪NE向发育的晋宁褶皱和蓟县系基性侵入岩引起的重力高异常；4—宁波中新生代盆地异常；5—大衢山岛上蓟县系老地层引起的重力高异常；6—象山以南中生代晚燕山期盆地区引起的重力低异常大面积延伸到海里；7—温岭东部一带的椒江－温岭新生代盆地引起的重力低异常Fig. 2 Leveling of offshore satellite altimetrygravity and onshore observed gravity data along the coast of Shanghai to Wenzhou |
可以认为，离岸5 km以远的卫重数据基本是可靠的.在本次编图中，这一结论进一步得到证实.观察海岸附近重力异常的连续性，可以发现海上重力异常与岸上的重力异常之间具有较好的连续对应性，异常形态和幅值比较一致或较为相近，尤其是对应于地质构造背景的异常连续性好.
(4)不同来源数据之间背景一致性调平.不同来源的数据因其重力基准和场背景不同，必然具有不同的异常总体背景水平，在进行拼接时由于不能获得其具体背景参数，采用“背景一致性”原则进行调平.
主要的拼接区域是中国大陆与周边的朝鲜、俄罗斯、蒙古、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、阿富汗、巴基斯坦、印度、尼泊尔、不丹、缅甸、老挝、越南等的拼接，以及丹麦卫重数据与印度、斯里兰卡、孟加拉国、缅甸、泰国、柬埔寨、印度尼西亚、马来西亚、日本等陆地数据的调平拼接.通过陆地接壤边界线和海陆接边的海岸线两侧120 km范围上buffer区内异常背景比对，采用背景一致性原则，进行局部调整调平拼接方法，取得较好效果，大部分拼接实现异常平滑过渡，最大局部背景差异小于5×10-5 m/s2.
在海域，丹麦卫重异常数据与英国卫重异常数据之间存在背景差异，部分地区十分明显.如图 3所示，在朝鲜半岛东侧丹麦异常大致偏高60×10-5 m/s2，而在琉球群岛南面大致偏高80×10-5 m/s2.为此将丹麦卫重数据整体减去偏差值，并进行趋势法数据缝合处理，畸变现象消失，异常过渡变得较为自然.调平后的异常形态较好反映了下伏地质构造情况.
 | 图 3 不同来源卫重异常数据之间背景一致性调平与接拼 a—朝鲜半岛东侧不同来源数据直接拼接产生的径向畸变带；b—琉球海沟东南面不同来源数据直接拼接产生的经、纬双向畸变带；c—朝鲜半岛东侧趋势法调平后的异常；d—琉球海沟东南面趋势法调平后的异常Fig. 3 Leveling of satellite altimetry gravity data from different sources |
不丹的重力数据源自由美国空间异常转换的布格重力异常数据，其场值背景通过投点对比，大致高于英国网格数据25×10-5 m/s2左右.为此进行了整体减去常数25×10-5 m/s2的做法，并进行了畸变点剔除.台湾岛的异常背景，根据与大陆相拼接后的海域卫重异常的背景，将数值化得到的布格异常网格数据的背景上调15×10-5 m/s2.
类似地，丹麦卫重数据与陆地数据的拼接(主要涉及俄罗斯远东地区、日本、菲律宾东部、印度尼西亚、马来西亚、柬埔寨、泰国、缅甸、孟加拉国、印度、斯里兰卡的陆地英国网格数据与丹麦卫重数据之间的拼接)，采用前述中国与周边国家布格异常数据之间120 km buffer区投点对比分析的方法，对这些不同来源数据，采用局部梯级抬升法进行“背景场一致性”原则下的海陆拼接调平.
(5)必要的插值，避免异常畸变.对于重力测点较为稀疏的地区，进行合理的插值处理后再进行拼接调平，可以较大程度地避免数据块拼接后形成的大范围数据在网格化时产生的畸变现象.如图 4所示的青藏高原西南部地区，由于重力测点稀疏，在与印度数据进行拼接后出现了畸变现象.为此，对数据空白区，利用已有实测数据进行外推空间插值处理，然后再进行调平拼接，结果见图 5，较好地解决了因数据点过稀在印度河西侧产生的异常畸变现象(参见图 5).
 | 图 4 青藏高原与印度之间重力数据直接拼接时因测点过于稀疏(右图)造成的异常畸变现象(左图)Fig. 4 Anomaly distortion caused by lacking of data points in southwest Tibet |
 | 图 5 中国海陆及邻域布格重力异常图Fig. 5 Bouguer anomaly map of China and the adjacent regions |
(1)地图投影与异常表达.为了较好展示如此大范围上的重力异常形态，制图采用兰伯特投影，中央子午线是105°，双标准纬线为15°、40°，零纬线为0°.采用颜色由低到高、由深蓝到粉红、颜色随异常场值而渐变的彩色背景渲染，套合20×10-5 m/s2间隔异常等值线的方法，绘制布格重力异常，达到清晰、直观、美观的效果.
(2)图面整饰.地理层数据整饰与整理重点是根据重力异常等值线特征及标注位置调整理地名、河流等地理标注位置，使之互不压盖，保持图面标注负担均匀.图廓、图例、技术说明及角图摆布，尽量做到清晰、协调、美观.
(3)图件制作.采用基于GIS的综合物探数据处理软件RGIS(张明华等，2011)及自编数据整理工具软件进行数据整理，采用Geosoft Oasis Montaj进行布格异常图件绘制，采用Map GIS完成配准、图件整饰和出图，并采用人工方式对按比例输出的中国海陆及邻域1:500万布格重力异常图纸图进行检查和返回计算机制图修改.最终编制的中国海陆及邻域1:500万布格重力异常图见图 5.
3 重力异常分区基于中国大地构造划分的已有认识(张文佑，1983；朱介寿等，2006；高德章等，2006；刘光鼎，2007；尹延鸿等，2008)，结合编图成果，重点围绕重力场及其对应的地质意义，开展了重力异常分区研究，以期发挥重力异常在反映深部地质构造及揭示隐伏资源勘查目标区域方面的优势.依据布格重力异常场的变化趋势、异常走向、梯级带的分布情况及其反映的莫霍界面深度变化(郝天珧等，2014)，以及各种类型断裂带、造山带的相互关系，可简要将编图范围内的重力场划分为38个一级异常区和部分二级异常区，见表 1和图 6.
 | 表 1 中国海陆及邻域重力异常分区表 Table 1 List of different gravity anomaly feature regions of China and the adjacent regions |
 | 图 6 中国海陆及邻域布格重力异常分区图Fig. 6 Gravity anomaly feature regions of China and the adjacent areas |
本项工作完成了基于周边国家陆地实测重力数据和海洋卫星测高重力数据进行海陆联编的大区域重力异常图件编制，为系统展示中国海陆重力异常特征、进一步认识大陆边缘演化与板块作用的关系，深化中国海的形成演化与矿产资源分布等科学问题研究，提供了资料详实可靠的高精度基础数据和图件，而且探索解决了不同来源资料拼接与数据调平及海陆重力异常联编的一系列关键技术问题，取得了良好的编图效果.主要认识如下：
(1)对于不同来源且基准未知的重力数据资料拼接时，采用背景一致性原则，进行局部调平，可以获得较好异常拼接效果；
(2)剔除卫重数据近岸5 km范围内的数据点，再与陆地实测重力数据进行背景一致性调平拼接的海陆联编方法，可以满足1:100万重力异常编图的精度要求；
(3)渐变彩色面色与间隔合理的黑色细等值线共同展示重力异常，是当前技术条件下较为合理、清晰、美观地绘制重力异常图的方法.
同时也认识到，此次编图工作虽然对收集的境外海陆数据进行了背景场一致原则的调平拼接，但观对境外不同来源数据的测高、定位方法及高程基准未能进行细致的研究.对
于较大比例尺的编图工作，需要开展相关研究.另一方面，由于编图范围内数据量巨大、跨越世界地壳最厚的青藏高原内陆和洋壳较薄的西太平洋菲律宾板块，异常幅值和形态变化巨大，兼顾区域特征和局部特征，细致地表达重力异常的幅值、规模变化和形态变化比较困难，直接影响到我国重力异常颜色的变化和异常整体与局部特征凸显的程度.因此，数据网度、等值线间隔与设色等方面的研究，尤其对大比例尺编图工作，还需要进一步深入.
在数据整理中还发现两个问题.其一，我国实测重力数据与境外实测重力数据在地形变化较大的中高山区，局部背景差异相对较大.其二，不同来源海域卫重数据之间存在着明显的系统差异及局部背景差异.这些问题，有待进一步研究.
最后，由于作者水平和知识面的限制，尤其对如此大范围的编图经验不足、对区域构造单元认识不够，文中关于编图问题的认识以及重力异常特征分区尚存在诸多错误与不合理之处，尚待进一步研究，敬请读者批评指正.
致 谢 本工作得到了刘光鼎院士，张洪涛、张训华、郭振轩、陈邦彦、李良辰、温珍河、郭兴伟、赵洪伟研究员等诸多专家的指导与帮助，在此衷心感谢！
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