A NEW COMBINED TECHNIQUE FOR SOLVING NONLINEAR GRAVITY PROBLEMS FROM PLANETARY TOPOGRAPHY, GRAVITY FIELD DATA AND CRUSTAL THICKNESS WITH THE USE OF THROWING OFF ALGORITHM

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

We test a new combined technique of solving nonlinear gravity problems using three types of datasets: gravity field, topography and crustal thickness in the Elysium Planitia region on Mars.

About the authors

A. M. Salnikov

Sсhmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences; Trapeznikov Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: salnikov@ipu.ru
Russian, Moscow; Russian, Moscow

I. E. Stepanova

Sсhmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: tet@ifz.ru
Russian, Moscow

T. V. Gudkova

Sсhmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: gudkova@ifz.ru
Russian, Moscow

A. V. Batov

Sсhmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences; Trapeznikov Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: batov@ipu.ru
Russian, Moscow; Russian, Moscow

A. V. Shchepetilov

Lomonosov Moscow State University, Department of Physics

Email: batov@ipu.ru
Russian, Moscow

References

  1. Страхов В.Н., Керимов И.А., Степанова И.Э. Разработка теории и компьютерной технологии построения линейных аналитических аппроксимаций гравитационных и магнитных полей. М.: ИФЗ РАН. 2009. 254 с.
  2. Зидаров Д. О решении некоторых обратных задач потенциальных полей и их применение к вопросам геофизики. София: изд-во Болгарской АН. 1968. 143 с.
  3. Степанова И.Э., Керимов И.А., Раевский Д.Н., Щепетилов А.В. Комбинированный метод F-, S-и R-аппроксимаций при решении задач геофизики и геоморфологии // Физика Земли. 2018. № 1. С. 96–113.
  4. Гласко Ю.В. Одна задача эквивалентного перерапределения масс // Физика Земли. 2012. № 2. С. 88–93.
  5. Kim D., Banerdt W.B., Ceylan S., et al. // Surface waves and crustal structure on Mars //Science. 2022. V. 378. Iss. 6618. P. 417–421.
  6. Knapmeyer-Endrun B., Panning M.P., Bissig F., et al. Thickness and structure of the martian crust from InSight seismic data // Science. 2021. V. 373. P. 438–443.
  7. Батов А.В., Менщикова Т.И., Гудкова Т.В. Модельные вариации толщины коры Марса и Венеры методом чисел Лява // Астрономический Вестник. 2023. (в печати).
  8. Wieczorek M. Create crustal thickness maps of planets from gravity and topography (ctplanet). 2021. https://doi.org/10.5281/zenodo.4439426
  9. Гудкова Т.В., Степанова И.Э., Батов А.В. Модельные оценки плотностных неоднородностей в приповерхностных слоях Марса в зоне установки сейсмометра миссии InSight // Астрон. Вестник. 2020. Т. 54. № 1. С. 18–23.
  10. Pan L., Quantin C., Tauzin B., et al. Crust stratigraphy and heterogeneities of the first kilometers at the dichotomy boundary in western Elysium Planitia and implications for InSight lander // Icarus. 2020. V. 338. 113511.
  11. Konopliv A.S., Park R.S., Folkner W.M. An improved JPL Mars gravity field and orientation from Mars orbiter and lander tracking data // Icarus. 2016. V. 274. P. 253–260.
  12. Smith D.E., Zuber M.T., Frey H.V., et al. Mars Orbiter Laser Altimeter: Experimental summary after the first year of global mapping of Mars // J. Geophys. Res. 2001. V. 106 (E10). P. 23689–23722.
  13. Strakhov V.N., Stepanova I.E. Solution of gravity problems by the S-approximation method (regional version) // Izvestiya. Physics of the Solid Earth. 2002. V. 38. № 7. P. 535–544.
  14. Раевский Д.Н., Степанова И.Э. Модифицированный метод S-аппроксимаций. Региональный вариант // Физика Земли. 2015. № 2. С. 44–56.
  15. Сальников А.М., Степанова И.Э., Гудкова Т.В., Батов А.В. О построении аналитической модели магнитного поля Марса по спутниковым данным с помощью модифицированных S-аппроксимаций // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2021. Т. 499. № 1. С. 54–59.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (1MB)
Indexing metadata
3.

Download (339KB)
Indexing metadata
4.

Download (771KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 А.М. Сальников, И.Э. Степанова, Т.В. Гудкова, А.В. Батов, А.В. Щепетилов

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».