地球重力场,作为地球空间全部质量的综合反映,对研究地球自然形状、反演地球内部物质密度结构都具有非常重要的意义。随着卫星重力计划的相继实施和重力观测手段的日益多样化,地球局部近地空间积累了越来越多的重力观测数据,如地面重力数据、卫星重力数据、航空重力和测高重力数据等。但是,由于这些重力数据在数据类型、参考基准、频谱、分辨率和精度等方面存在诸多差异,如何有效的融合这些数据,消除彼此之间的矛盾,并在统一的框架下表示它们,成为了近些年亟待解决的热点和难点问题。地球重力场模型通常用球谐函数进行表达,但由于球谐函数具有全局紧支撑特性,任何一个球谐系数的变化都会引起整个重力场的改变,不适用于局部重力场模型的精化。径向基函数——一种在空间域和频率域都具有良好局部化特性的函数,近些年来受到了越来越多的关注。径向基函数能够根据观测数据的空间分布、频谱特性灵活地做出调整,并可以联合多种数据共同建模,在表示局部重力场方面展现出很大的优势。本书重点探索径向基函数在融合多源重力数据和构建高精度、高分辨率地球重力场模型方面的能力。