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潮汐变化（主要为重力固体潮）对静态重力观测造成非常显著的影响，如果不能有效的分析重力固体潮的影响，就会对地球动力学参数的研究以及重力观测数据对地震监测的灵敏性造成严重影响。本文基于 CG-5相对重力仪观测数据，从研究固体潮的提取方法出发来分析和研究固体潮的影响量。本文的主要工作及成果如下： 首先阐述了固体潮的基本理论，给出了地球固体潮理论计算公式及其推导过程，介绍了重力潮汐因子的理论和确定方法，并指出重力潮汐因子应使用各个区域的实际测量值。 针对 CG-5相对重力仪观测的其它误差来源，分别对零点漂移、海潮负荷效应、仪器高影响、仪器读数格值、仪器倾斜、极移、地形影响、外界气压和温度、周围地面振动、测站附近其他环境干扰等影响重力观测数据的因素进行了理论和数值分析。其中，针对影响最大且对测量结果起绝对影响作用的零点漂移做了详细的实验研究。通过对仪器测试发现，该 CG-5型相对重力仪的漂移线性度很好，可以精确地确定其静态零漂。动态零点漂移非常小，仅约为3μGal/h，动态实验的动态误差仅为2.2μGal。相对重力网观测的段差和待测重力点的平差精度均优于5μGal。因此，该仪器具有较高的观测精度。 针对高精度相对重力观测数据中的突变点问题，提出利用滑动平均方法及数据探测修正法进行粗差探测和处理，均有效减弱了观测数据存在突变点的影响，为后续固体潮提取算法的应用奠定了基础。 在不需要先验信息的基础上，将主成分分析（PCA）、独立分量分析（ICA）和经验模态分解和独立分量分析相结合(EMD-ICA)等方法应用到实际重力测量数据处理中，提出了一种研究和获取固体潮的新思路。运用PCA，ICA及EMD-ICA等方法首先通过分离不相关信号成分，然后通过成分重构的研究过程，从静态重力观测数据中提取出固体潮的影响量。实验结果证明，通过上述算法获取的固体潮影响量与模型值基本一致，仅相差在μGal量级，并且与模型值均具有大于99%的相关性。另外，这三种方法在应用过程中，ICA的效果最差，提取的固体潮值存在小的波动性，可能是还含有少量噪声的原因。PCA效果较好，EMD-ICA效果最佳，与固体潮模型值（SET）的拟合性最好，原因可能是在EMD分解和ICA提取的结合应用中对高频噪声进行了有效地剔除。