Optimal locations for absolute gravity measurements and sensitivity of GRACE observations for constraining glacial isostatic adjustment on the northern hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
Gravity rate of change is an important quantity in the investigation of glacial isostatic adjustment (GIA). However, measurements with absolute and relative gravimeters are laborious and time-consuming, especially in the vast GIA-affected regions of high latitudes with insufficient infrastructure. Results of the Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) satellite mission have thus provided tremendous new insight as they fully cover those areas. To better constrain the GIA model (i.e. improve the glaciation history and Earth parameters) with new gravity data, we analyse the currently determined errors in gravity rate of change from absolute gravity (AG) and GRACE measurements in North America and Fennoscandia to test their sensitivity for different ice models, lithospheric thickness, background viscosity and lateral mantle viscosity variations. We provide detailed sensitivity maps for these four parameters and highlight areas that need more AG measurements to further improve our understanding of GIA. The best detectable parameter with both methods in both regions is the sensitivity to ice model changes, which covers large areas in the sensitivity maps. Also, most of these areas are isolated from sensitive areas of the other three parameters. The latter mainly overlap with ice model sensitivity and each other. Regarding existing AG stations, more stations are strongly needed in northwestern and Arctic Canada. In contrast, a quite dense network of stations already exists in Fennoscandia. With an extension to a few sites in northwestern Russia, a complete station network is provided to study the GIA parameters. The data of dense networks would yield a comprehensive picture of gravity change, which can be further used for studies of the Earth's interior and geodynamic processes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».