重力数据异常分离滤波技术应用研究——以埃塞俄比亚中部裂谷Ziway-Koka次盆地为例

本研究针对埃塞俄比亚中部裂谷Ziway-Koka次盆地的重力异常分离需求，采用频率滤波、向上延拓（UC）和多项式趋势面滤波技术，对比分析了地面与卫星重力数据的区域场与剩余场分离效果。结果表明，UC滤波（5 km高度）在区域场估计中可靠性最高（地面数据相关系数0.89），为裂谷区构造解析提供了高分辨率重力场分解方法，对水文地质勘查具有重要实践意义。

　　

在探索地球深部构造的奥秘中，重力数据如同地质学家手中的"X光片"，能揭示地下密度差异的隐秘图案。然而，如何从混杂的信号中分离出反映深部构造的区域场和浅部异常的剩余场，一直是地球物理领域的核心挑战。埃塞俄比亚中部裂谷带的Ziway-Koka次盆地，作为东非大裂谷的典型代表，其复杂的地质结构和丰富的地热资源使该区域成为研究热点。但传统重力分析方法难以精确区分不同深度的异常源，制约了裂谷演化和水文地质特征的深入认知。

针对这一难题，来自埃塞俄比亚的研究团队在《Journal of African Earth Sciences》发表了一项创新研究。他们系统比较了频率滤波、向上延拓（Upward Continuation, UC）和多项式趋势面滤波三种技术对地面与卫星重力数据的处理效果，首次明确了UC滤波在裂谷区重力场分解中的优越性。这项研究不仅为东非裂谷系的构造解析提供了方法论突破，更对全球伸展盆地的资源勘探具有示范意义。

关键技术方法包括：1）采用2280个地面重力测点（间距2-4 km）和GGMPlus2013卫星数据；2）通过径向平均功率谱确定截止频率（地面0.097 cycles/km，卫星0.092 cycles/km）；3）测试UC高度0.5-5 km的滤波效果；4）对比1-3阶多项式趋势面；5）利用AA剖面异常值与解析信号进行定量相关性验证。

【Background】
研究区位于东非裂谷系活跃构造带，传统地球物理方法（如电阻率法、地震勘探）难以有效识别深部构造。重力勘探因其对密度差异的敏感性成为理想手段，但需解决区域场与剩余场的精确分离问题。

【Ground-based gravity data source】
整合2280个历史地面重力测点数据，经基准校正和地形改正后构建完整布格异常（Complete Bouguer Anomaly, CBA）图，异常值范围-262至-170 mGal，揭示出裂谷区显著的密度不均匀性。

【The complete Bouguer anomaly (CBA) maps】
对比地面与卫星CBA图发现：地面数据分辨率更高（均值-229 mGal），卫星数据覆盖更广（均值-214 mGal），二者均显示NW-SE向异常条带，与裂谷主构造走向一致。

【Conclusion】
UC滤波在5 km延拓高度下表现最优（地面数据r=0.89），显著优于频率滤波（r=0.64）和一阶多项式滤波（r=0.79）。该技术能有效分离反映深部基底的区域场和浅部构造的剩余场，为裂谷区地热资源勘探和构造演化研究提供了可靠的重力数据处理范式。

这项研究的创新性在于首次系统评估了不同滤波技术在伸展盆地重力解释中的适用性。UC滤波展现的高相关性证实其能有效压制浅部干扰，突出深部构造信号。该方法不仅适用于东非裂谷，对全球类似构造区的资源勘探也具有普适价值。研究团队特别指出，未来可结合磁法数据开展联合反演，进一步约束地下岩体的物性参数。