地球空间重力异常指地球自然表面上的实测重力值，经过高度改正后，再减去正常重力场值得到的重力差.空间重力异常是由地壳以及上地幔物质密度不均匀分布而产生，反映的是实际地球的形状和质量分布与理论参考椭球体的差异.空间重力异常场作为地球的一种基本位场信息，是大地测量、地球物理、地质、地震与海洋等学科重要的研究对象和手段.2008年中国地质调查局启动了编制1 ∶ 500万中国海陆及邻区地质、地球物理系列图的项目.空间重力异常图是系列图件中的一个基础图件.这是继刘光鼎于1993年出版的中国海及邻域地质地球物理系列图集之后(刘光鼎，1993)，对我国20多年来地 质、地球物理调查和研究成果的汇总和展示.相比20年前的“系列图”，此次的编图范围更大，它包括 了整个中国大陆和中国海以及周边陆区和海域(图 1).

近年来，从国际重力编图的发展可以看出，自20世纪80年代后期，除了对实际测量数据的应用，卫星测高重力数据也被美国，加拿大、英国、澳大利亚等国 家广泛应用于海域编图(GSC，1998; Falvey，2001; Chacksfield and Kimbell， 2006; Bacchin et al., 2008; USGS，2013)，高精度地形数据以及高阶地球重力模型的发布也使得在地形复杂难以实施重力测量的陆地地区也可通过计算得到空间重力异常数据(Becker et al., 2009)，而卫星测高重力数据和地球重力模型数据的全面覆盖性也为不同数据之间的调平，特别是海陆空间重力数据的拼接提供了平台和参考.因此，应用多种来源重力数据进行重力编 图已成为国际上重力编图的趋势. 2 多种来源重力数据

用于本次编图的数据种类丰富，具有不同的精度和分辨率，它们在图中分布范围不同，有些互有重叠，这就决定了空间重力编图使用多种来源数据的必要性，也提出了对各种数据性质进行分析对比的必要性.

图 1展示了编图范围内收集到的多种来源重力数据.其中EGM2008重力模型重力异常数据覆盖全球，这里我们仅在研究区内的所有大陆或岛屿地 区分析利用该数据.中国大陆地区有我国区域重力
调查的空间重力异常数据，中国台湾及印度大陆有出版的空间重力异常图数字化数据.卫星测高计算重力数据覆盖全部海区，部分海区还有船载测量得到的空间重力异常数据，以及部分船载重力测量网格化的成果数据.图 1和图 2分别展示了图幅范围内多种来源的重力数据的分布范围和数据类型的关系.

图 1 多种来源重力数据分布图 (a)陆地：空间重力实测数据或数字化数据分布区;(b)陆地或岛屿：合成空间重力数据区;(c)海区：卫星测高重力数据分布 区;(d)海区：船载重力异常图件分布区;(e)海区：船载重力 测量测线分布区. Fig. 1 Mult-source gravity data distribution in the mapping area (a)L and area covered with free-air gravity survey data or digitized data;(b)L and or isl and area covered with synthetic free-air gravity data;(c)Sea area covered with satellite altimetry derived gravity data;(d)Sea area covered with free-air gravity anomalies from shipboard gravity data;(e)Sea area covered with shipboard gravity survey lines.

图 2 多来源重力数据关系结构图 Fig. 2 Structural diagram showing relationship of the muti-source gravity data

地球重力场模型是用以描述和表示地球重力场的一类基本参数的集合，是对地球重力场的逼近或拟合.目前，应用最为广泛的全球超高阶地球重力场 模型是美国国家地理空间情报局NGA(US National Geospatial-Intelligence Agency)于2008年4月发布的EGM2008地球重力场模型(NGA，2008).该模型的构建使用了全球大面积实测重力数据、卫星测高重力数据以及采用新技术方法合成的重力数 据，模型重力数据的空间分辨率约为5分(约9 km)，精度在2~10 mGal以内(Pavlis，et al.， 2006，2008，2012).由于EGM2008构建时在中国及周边等专利数据区没有利用实测数据，造成这些地区的模型重力数据精度较低，我们曾用中国大陆地区实测空间重力10 km网格数据与模型重力数据进行对比(杨金玉等，2012)，结果表明在中国大陆地区近80%的范围内，EGM2008模型数据精度好于10 mGal，在其他地形复杂的地区精度较低，特别是在青藏高原地区，模型数据与实测空间重力网格数据的标准差达52.05 mGal.由于实测点位稀疏，实测网格数据不能准确表达重力场特征，模型重力数据虽然细节较多，但精度却难以评估.我们提出利用布格重力数据反推空间重力的办法用于这种地区及数据空白地区的空间重力的补充. 3.2 青藏高原地区合成平均空间重力

NGA在构建EGM2008重力模型时用EGM96以及GRACE卫星重力场模型的低阶球谐系数计算 得到长波重力异常，用高精度剩余地形数据(RTM)计算出地形的重力效应得到短波重力异常，二者相加合成平均空间重力数据.虽然这种方法避免了以往依赖于某种任何均衡假说用地形重力效应加均衡重力效应的合成方法的缺陷，也极大提高重力数据与实际数据的符合度，但在地形复杂的地区，总效应与地面实测重力还有较大的差距.因为该方法只能提高重力场的短波信号的模拟，而空间重力异常的场源实际上是由地形质量、地质质量和补偿质量三部分组成，其计算的长波长重力异常并不能等同于补偿质量，尤其不能代替地质质量产生的重力效应.针对这个缺陷，我们依据掌握的数据，提出了一种利用布格重力异常反推平均空间重力异常的合成方法.布格重力异常是空间重力异常进行了地形和中间层改正后的重力异常，与局部地形相关性很小，因此它包含地质质量和补偿质量两部分的重力效应，如式(1)所示：

在地形复杂的地区直接使用实测空间重力异常计算网格节点上的平均空间重力异常值是不合适的.因为这意味着我们把测点布格异常Δg_布格和地形质量的重力效应Δg_地形也进行了网格化—— W(Δg_布格)和W(Δg_地形)，Δg_地形取决于测点周围(主要是0~20 km范围内)的地形环境，由于地形千差万别，致使Δg_地形变化幅度很大，网格化误差难以把握.我们可以利用与地形相关性小的网格化布格异常值W(Δg_布格)，用公式(2)求取节点空间异常值，这就避开了测点周围地形影响的困扰.公式(2)为

采用上述两种办法得到青藏地区空间异常图如(图 3c和d).

将实测布格重力异常反推法合成的空间重力数据与实测值与模型值进行比较：14106个测点上的实测网格插值数据与合成空间数据之间的标准差为-22.45 mGal，均方差为28.27 mGal；合成空间数据与模型数据之间标准差为-2.17 mGal，23.78 mGal. 我们曾经分析过，由于我们仅仅掌握实测数据的点位资料(图 3a)，而没有获得这些点的实测空间异常值，而是利用10 km网度的空间重力数据插值得到测点近似值用于比较，因此会降低对模型数据精度的评估(杨金玉等，2012).但三种数据比较，仍然可以给我们一些信息.合成空间数据与模型数据(图 3b)更相似，但它与实测数据之差的均方差更小，精度稍高.在我们无法用空间网格数据编图，而同时无法评价模型数据精度的情况下，我们利用布格重力数据反推法合成的平均空间重力数据编图成为一种最优化选择.合成空间重力数据完整保留了深部重力场信息，平均地形效应的引入极大地降低了地形质量产生的短波高频信息造成的干扰，可以用来进行进一步数据处理和地质解释.

图 3(a)青藏高原地区地面实测重力点位图(底图为地形，黑点表示点位)，(b)EGM2008地球 重力场模型数据，(c)实测空间重力网格数据，(d)合成空间重力数据 Fig. 3(a)Ground measured gravity points in the Tibetan Plateau(base map is topography，black points reprecent the location)， (b)EGM2008 data，(c)Ground measured gravity grid data，(d)Synthetic free-air gravity data

在图幅内的国外陆地区和岛屿区，我们应用同样的方法合成了平均空间重力数据. 3.3 不同来源的卫星测高重力数据的对比

近年来，随着卫星测高轨道数据的增加，信息重构技术方法的开发和应用，卫星测高重力数据精度大幅度提高，被广泛应用于重力编图和构造研究.应用比较广泛的卫星测高重力数据集有美国加利福尼亚大学圣迭戈分校的斯克利普斯海洋研究所计算发布的SS系列(SS指Sandwell D T与Smith WHF两位科学家)(Sandwell and Smith， 1997，2005，2009)，丹 麦科技大学国家空间局发布的DNSC08GRA系列 及DTU系列(Andersen and Knudsen， 2000; Andersen et al., 2010)，以及英国Getech公司的相应商业数据产品(Fairhead，2001).SS系列数据由于开发历史长，数据易于获取，应用最为广泛.丹麦计算的数据质量也很高，特别是在海岸带附近更有优势，美国NGA在构建EGM2008地球重力场模型时同时使用了这两种卫星测高数据.目前，SS系列数据已经于2014年8月更新到了V23.1版，丹麦于2010年发布了DTU10数据集.2007年发布的SS V16.1与2005年的SS V15.1数据精度相似，只是填补了高纬度地区数据.而2008年发布的SS V18.1较之前的数据精度上有很大的提高，数据网度也由2分加密到1分，且应用了EGM2008作为参考场使陆海达到了无缝过渡.其后的SS V19.1到SS V20.1用最新测高数据填补了极地等空白地区，在整体精度上与SS V18.1相当，而SS V20.1之后的版本，加入了三颗新卫星测高数据，数据精度和分辨率都有所提高.Andersen统计了321400个船载测量重力数据与各时代卫星测高重力的对比结果，2000年前后的解算出来的卫重与船重之间的均方差普遍高于5 mGal，而DNSC08GRA和SS V18.1卫重与船重之间的均方差一般都小于4 mGal，精度提高了20%以上.而海岸带和极地地区，卫重数据精度提高更大，可提高40%~60%(Andersen et al., 2010).

我们在编图范围内对SS V18.1以及DNSC08GRA 的空间重力异常数据进行了对比，将两种数据按照10 km×10 km格距网格化，统计分析了123701个网格点.得到两种卫星重力数据的平均偏差为0.033 mGal，标准离差为3.17 mGal.如果我们将两种数据偏差绝对值大于3倍标准离差的点者视为畸变点，共计2243个畸变点，将这些畸变点去除后对比，则标准离差减小至2.28 mGal，如此反复，当去除6040个畸变点(占整个数据体的4.9%，畸变点位置见图 3)，标准离差减小到1.92 mGal后，就没有再发现畸变点.

数据分析表明，SS V18.1以及DNSC08GRA的空间重力数据有极大的相似性，它们之间几乎不存在系统差，剔除畸变点后的标准离差也仅有1.92 mGal，说明它们的精度比较一致.图 4显示重力畸变点主要分布在水深变化大的地区，与地形具有很大关系，如在水深变化剧烈的海沟、海槽、岛弧等地区，在地形平缓的大陆架和大陆坡地区畸变点分布少.在近岸地区普遍分布有空间重力异常畸变点，从另一个方面表明卫星测高重力数据在近岸地区由于受潮汐影响精度不高.

图 4 SSV18.1以及DNSC08GRA的空间重力异常数据差值大于3倍标准差的网格点位图(底图为地形，黑点为点位) Fig. 4 Map showing grid points with difference values of free-air gravity anomalies larger than 3 times the st and ard deviation between SS V18.1 and DNSC08GRA gravity data(base map is topography，black points reprecent point locations)

为了更好地分析卫星测高重力在重力编图中的作用，我们研究出了三观测列方差分解法的方法在中国海区比较了不同版本的卫星测高重力和船载测量数据.该方法的准确性和稳定性通过噪声实验的验证(杨金玉和张训华，2008).我们此次应用该方法对南海某地区三次航测重力数据(图 5)与三种卫星测高数据进行了对比，海测与卫星测高重力之间的系统差和标准差如表 1和表 2.

图 5 中国南海海区海测重力数据点位分布图 A(绿色线)：西沙西南海域1993年实测重力数据；B(蓝色线)：二海1983—1985年实测； C(紫色线)：拉蒙特—多尔蒂研究所 1980实测，来自美国NGDC网站. Fig. 5 Shipboard gravity survey track lines in the South China Sea A(green lines)：Gravity survey in the southwest Xisha area in 1993; B(blue lines):Gravity survey by the second marine survey in 1983—1985；C(purple lines): Gravity survey by Lamont- Doherty geological Observatory in 1980，data is from NGDC website.

表1(Table 1)

表 1 南海海测与不同来源卫星测高重力数据之间系统差对比表(mGal) Table 1 Comparison of system errors between different satellite gravity data and shipboard gravity data in the South China Sea(mGal) 航次 点数 卫星重力 SS V16.1 SS V18.1 SS V16.1 SS V18.1 DNSC08GRA SS V18.1 DNSC08GRA DNSC08GRA A 2048 -1.80 -2.05 -2.11 -0.402 -0.465 -0.061 B 3461 10.48 9.63 9.76 -0.82 -0.702 0.114 C 49130 8.68 9 9.04 0.368 0.316 -0.02

表 1 南海海测与不同来源卫星测高重力数据之间系统差对比表(mGal) Table 1 Comparison of system errors between different satellite gravity data and shipboard gravity data in the South China Sea(mGal)

表 1表明不同版本的卫星测高数据具有同一个水平系统，海测数据与卫星测高重力数据之间往往存在系统差，因此卫星重力可以作为海测数据调差的平台.表 2列出了每个航次与不同两种卫星测高重力数据组成的三观测列数据，经三观测列方差分解法计算出的每种数据的标准离差反映了数据的离散程度，我们可以据此分析数据精度.计算结果表明不同组合分解出的某一种数据的标准差的值都是稳定的.在南海这个实验区，SS V16.1的标准离差在4 mGal以下，SS V18.1和DNSC08GRA均在1 mGal 左右.SS V18.1和DNSC08GRA数据的精度比SSV16.1 有明显提高.相比卫星重力数据，海测数据标准差均大于4 mGal，我们分析这是由于船载测量年代较早，定位精度较低造成的.其中A，B两个航次精度相当，C航次精度最低，推测是由于其包括了大量摆渡段数据，导致整体数据精度最低.海测剖面数据沿测线采样点密集，其测线上的分辨率高于卫星重力数据，如果将二者放在平面同一网度上比较，比如我们的1 ∶ 500万编图，20 km的网格距，则卫星测高数据不仅具有比海测数据覆盖广，数据一致性好的优势，且无论从分辨率还是数据精度上都足以满足小比例尺编图要求.

表2(Table 2)

表 2 南海海测与不同来源卫星测高重力数据之间标准离差对比表(mGal) Table 2 Comparison of st and ard deviation between different satellite gravity data and shipboard gravity data in the South China Sea(mGal) 航次 点数 测线 SS V16.1 SS V18.1 DNSC08GRA A 2048 5.689 3.35 0.641 5.812 3.13 0.615 5.656 0.508 1.597 平均 5.719 3.24 0.575 1.106 B 3461 4.695 3.073 0.542 4.667 3.069 0.462 4.557 0.92 1.141 平均 4.64 3.071 0.731 0.8 C 49130 10.255 3.294 0.564 10.402 3.036 1.214 10.522 0.499 1.783 平均 10.39 3.17 0.53 1.5 平均 3.16 0.612 1.14

表 2 南海海测与不同来源卫星测高重力数据之间标准离差对比表(mGal) Table 2 Comparison of st and ard deviation between different satellite gravity data and shipboard gravity data in the South China Sea(mGal)

通过对多种来源的重力数据性质，精度的详细分析和比对，并结合国内外重力编图工作的经验，我们制定的数据使用方案为：以EGM2008地球重力模型为参考平台，中国大陆地区大面积使用实测空间重力异常网格数据，在青藏高原等实测数据分布稀少的地区及其他未获取实测重力数据的陆区和岛屿区则利用布格重力异常反推法合成平均空间重力异常数据；海区在充分利用船载重力数据的同时，全面利用现代卫星测高数据补充空白区进行编图. 5 空间重力异常场的解读

我们将调平后的多种来源重力异常数据以20×20 km 网格化，用3D渲染形式呈现1 ∶ 500万中国海陆空间重力异常图(图 6).空间重力异常是地形质量，地质质量和均衡质量引起的三种重力效应的叠加.地形效应是海平面以上的质量对测点的重力效应，由于质点与测点距离小，空气与岩石密度差异大，地形效应的值是巨大的，从而掩盖地下地质信息，空间异常与地形非常相关.在地形平缓的地区(地形起伏的宽度＞10倍的补偿深度)，空间重力异常可以作为研究地壳均衡现象的重要资料.但地形效应实际上也是一种构造“遗迹”.空间重力异常是地质历史上发生的各种地质构造运动结果的综合反映.现代大地构造和岩石圈构造在空间重力场上体现的更为明显.刘光鼎先生的块体构造学说把中国大地构造发展史划分为两个世代、两种体制，以印支期为界，之前为古全球构造阶段；印支运动之后的中、新生代为新全球构造阶段(刘光鼎等，1997; 刘光鼎，2007; 张训华等，2009).这个阶段由板块运动驱动的构造运动在空间重力异常图上留下了清晰的“痕迹”，尤其在中国东部西太平洋构造边缘以及中国西部印度洋板块向中国大陆俯冲的构造活动造成的异常效应在空间重力异常图上格外醒目.

图 6 中国海陆空间重力异常及分区图 Fig. 6 Map of free-air gravity anomalies and the gravity field division in the l and and seas of China and ajacent areas

图幅范围内的空间重力异常场中，95%的异常幅值在-110~110 mGal之间变化.异常的极大值与极小值具有相伴生的特点，分布在高差极大的地形陡变区.异常极大值大部分分布在图幅中北部青藏高原的南北两侧，天山、昆仑山、喜马拉雅山等山脊处，而这些山脉周边的盆地或者平原的边缘则分 布着异常极小值.少量的异常极大值分布在图幅东南部南海与菲律宾海之间的岛屿上，如中国台湾岛，吕宋岛和苏拉威西岛等，而紧邻这些岛屿的海沟海槽处，如菲律宾海沟，马尼拉海沟以及冲绳海槽则表现为极低的负异常值.全区的异常形态可以概要地分为两种，即走向较长，宽度较窄，重力梯度较大的线性异常条带，以及占据较大面积异常变化较为平缓的异常区.它们对应着块体构造学说的两个基本单元，结合带和块体.整个图幅空间重力异常基本面貌为线性异常带纵横交错，块状异常区坐落其间.空间异常场宏观特征是以图幅中部的鄂尔多斯和四川盆地为轴，以北异常呈弧状分布，以西异常多为NW向，以东则NE向为异常优势走向，以南异常多为近SN向.反映出不同地区大地构造环境造成构造面貌上的差别.指示不同的重力异常特征区经历了不同的构造演化史，有着不同的构造性质.

我们在分析空间重力异常特征的基础上，用小波分析方法将中国海陆及邻区空间重力异常进行了分解，重点参考了各阶小波细节异常特征，划分了异常区.以鄂尔多斯—四川盆地异常区为轴，本图范围内共划分出8个一级异常区和27个二级异常区(表 3)，这八个一级异常区被“三横四竖”的一级异常梯级带分隔而成(表 4)，异常区除了地形地貌造成的差异外，也反映基底和盖层结构以及地壳深部结构的不同.

表3(Table 3)

表 3 中国海陆及邻区空间重力异常分区 Table 3 Regional division of free-air gravity anomalies in the l and and seas of China and adjacent areas 一级异常分区 二级异常分区 哈萨克斯坦—蒙古异常区(Ⅰ) 西伯利亚异常亚区(Ⅰ1) 蒙古异常亚区(Ⅰ2) 哈萨克斯坦异常亚区(Ⅰ3) 新疆—青海盆山相间异常区(Ⅱ) 天山—准噶尔—阿拉善盆山相间异常亚区(Ⅱ1) 塔里木异常亚区(Ⅱ2) 昆仑山—柴达木—祁连山盆山相间异常亚区(Ⅱ3) 青藏高原异常区(Ⅲ) 青藏高原异常北部异常亚区(Ⅲ1) 喜马拉雅异常亚区(Ⅲ2) 鄂尔多斯—四川— 云贵异常区(Ⅳ) 鄂尔多斯盆地异常亚区(Ⅳ1) 四川盆地异常亚区(Ⅳ2) 云贵高原异常亚区(Ⅳ3) 印度半岛—印度洋 异常区(Ⅴ) 恒河平原异常亚区(Ⅴ1) 德干高原异常亚区(Ⅴ2) 印度洋异常亚区(Ⅴ3) 安达曼海沟弧盆异常亚区(Ⅴ4) 马来半岛—中南半岛 异常区(Ⅵ) 马来半岛异常亚区(Ⅵ1) 中南半岛异常亚区(Ⅵ2) 中国东部异常区(Ⅶ) 东北异常亚区(Ⅶ1) 江汉—华北—渤海异常亚区(Ⅶ2) 黄、东海异常亚区(Ⅶ3) 华南异常亚区(Ⅶ4) 南海异常亚区(Ⅶ5) 滨太平洋边缘海、沟-弧-盆体系异常区(Ⅷ) 日本海异常亚区(Ⅷ1) 菲律宾海异常亚区(Ⅷ2) 苏禄海海盆异常亚区(Ⅷ3) 苏拉威西海盆异常亚区(Ⅷ4) 琉球—中国台湾—马尼拉—菲律宾—苏禄海—苏拉威西海沟-弧-盆异常亚区(Ⅷ5)

表 3 中国海陆及邻区空间重力异常分区 Table 3 Regional division of free-air gravity anomalies in the l and and seas of China and adjacent areas

表4(Table 4)

表 4 中国海陆及邻区空间重力异常一级异常梯级带 Table 4 First-order gradient belts of free-air gravity anomalies in the l and and seas of China and adjacent areas 编号 名称 三横 1 天山—阴山—燕山重力梯级带 2 昆仑山—祁连山—秦岭—大别重力梯级带 3 喜马拉雅重力梯级带 四竖 4 若开—苏门答腊—爪哇梯级带 5 贺兰山—龙门山梯级带 6 大兴安岭—太行山—武陵山—中南半岛东部梯级带 7 琉球—中国台湾—马尼拉—菲律宾—苏禄海—苏拉威西海沟-弧-盆异常梯级带

表 4 中国海陆及邻区空间重力异常一级异常梯级带 Table 4 First-order gradient belts of free-air gravity anomalies in the l and and seas of China and adjacent areas

图幅西部由喜马拉雅重力梯级带和昆仑山—祁连山—秦岭—大别重力梯级带所围限的青藏高原异常区以及若开—苏门答腊—爪哇梯级带和中南半岛东部梯级带围限的马来半岛—中南半岛异常区的特征反映出印澳板块向欧亚板块俯冲，物质向东蠕散，被刚硬的古老块体阻挡后向南挤出的特点，共同构成了受印澳板块活动影响的构造域.该构造域以东，鄂尔多斯—四川—云贵异常区，以及中南半岛东部的重力梯级带可看作异常过渡区带，最东部为极为 醒目的琉球—台湾—马尼拉—菲律宾—苏禄海—苏拉威西海沟-弧-盆正负异常条带伴生的梯级带，与菲律宾海，日本海，苏禄海及苏拉威西海海盆组成沟、弧、盆异常区；其西部的中国东部异常区异常呈明显的NE走向，反映出该区构造主要受太平洋板块向西俯冲运动的影响，这两个异常区构成了太平洋构造域；而印澳构造域和太平洋构造域之间的鄂尔多斯和四川、云贵异常区则为过渡域，马来—中南半岛异常区也通过中南半岛东部的走滑断裂向中国东部异常区过渡；图幅北部西伯利亚，哈萨克斯坦等地区，新疆—青海盆山相间异常区由于距离现代板块运动力场比较远，所受影响较中国东、西部小，更多地反映一种古体制下构造运动产生的构造遗迹.
前人曾利用小波分析方法对中国大陆以及部分海区布格重力异常、空间重力异常进行分解，利用高阶小波分析结果推测深部地质结构，对岩石圈及地壳结构分区(侯遵泽和杨文采，1997; 侯遵泽等，1998;高德章等，2000;杨文采等，2001;张训华等，2010)，讨论空间重力异常高阶小波逼近信号代表的深部地质意义.我们本次主要依靠小波变换细节来识别追踪重要的构造界线(图 7).

图 7 中国海陆及邻区小波分析1~4阶细节图 (a)小波变化一阶细节；(b)小波变化二阶细节；(c)小波变化三阶细节；(d)小波变化四阶细节. Fig. 7 First to fourth degree wavelet transform details of free-air gravity anomalies in the l and and seas of China and adjacent areas (a)The first order；(b)The second order；(c)The third order；(d)The forth order.

图 7显示由于受地形影响较大，低阶小波细节包含大量短波异常，使得有些地区，如中国东部的构造走向不十分清晰.随着小波变换细节阶数的增加，线性异常条带更加显著，走向更加清晰，有助于识别一级异常区之间的分界线.青藏高原内部也可以参考小波分析结果划分出次级异常条带，它们可勾画出特提斯演化过程中在欧亚板块内部发生的几次碰撞拼贴形成的构造单元.秦岭—大别这条近EW异常带，在空间重力异常图中似乎结束于鄂尔多斯和四川异常区的东部边缘，但在高阶小波细节图中观察到它明显地向东延伸.借助高阶小波细节图，可以厘定中国东部异常区的西部边界.另外，我们发现，相对于空间重力异常和低阶小波变换细节，减少了浅部密度不均匀性影响的高阶小波变换细节在海陆过渡部位异常更连贯，这说明大陆架是大陆的自然延伸，二者具有相同的地壳性质. 6 结论

(1)陆地多种来源空间重力数据的对比工作表明，在地形较为平坦，测点分布均匀的地区，实测空间重力可直接用于编图，而对于地形复杂，测点稀疏或数据空白区，采用布格重力异常和高精度地形数据反推合成平均空间重力数据是一个有效的填补数据的方法.

(2)海区多种来源卫星测高重力数据和船载测量数据的对比工作表明SS V18.1和DNSC08GRA数据集高度一致，精度接近，无论从数据分布范围，分辨率还是精度上都较过去发布的卫星测高重力数据有了很大的提高.船载测量数据虽然在剖面上有着更高的分辨率，但对于编制平面小比例重力图件，卫星测高重力数据完全可以作为一种有质量保证的数据用于编图.

(3)卫星测高重力数据可作为平台对船载重力测量数据调差，EGM2008地球重力场模型计算的重力数据则可以用于岸线附近海陆空间重力异常自然过渡的参照，保证测量空白区重力异常场表达的客观性.

(4)基于各种来源数据性质，精度等对比工作和可靠的数据使用方案编制的空间重力异常图可用于进一步处理和解释，借助小波变换等手段厘定异常梯级带的位置，空间重力异常图划分的异常区和梯级带可为块体构造单元划分提供证据.

(5)中国海陆及邻区空间重力异常一级梯级带可概括为“三横四竖”，它们分隔开8个异常一级异常区.鄂尔多斯和四川盆地为过渡区，其周边不同特征的异常区分属不同的构造域，图幅东、西两个异常区属于太平洋构造域和特提斯构造域，异常特征反映了印支运动以来现代太平洋板块和印澳板块向欧亚板块的俯冲在中国海陆及邻区形成的特征鲜明的构造现象.而远离这两个力源的图幅北部哈萨克斯坦—蒙古异常区则主要表现了古全球构造阶段构造运动在古亚洲洋构造域固化下来的物质不均匀分布.