Status and Prospects for Combined GPS LOD and VLBI UT1 Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Status and Prospects for Combined GPS LOD and VLBI UT1 Measurements A Kalman filter was developed to combine VLBI estimates of UT1-TAI with biased length of day (LOD) estimates from GPS. The VLBI results are the analyses of the NASA Goddard Space Flight Center group from 24-hr multi-station observing sessions several times per week and the nearly daily 1-hr single-baseline sessions. Daily GPS LOD estimates from the International GNSS Service (IGS) are combined with the VLBI UT1-TAI by modeling the natural excitation of LOD as the integral of a white noise process (i.e., as a random walk) and the UT1 variations as the integration of LOD, similar to the method described by Morabito et al. (1988). To account for GPS technique errors, which express themselves mostly as temporally correlated biases in the LOD measurements, a Gauss-Markov model has been added to assimilate the IGS data, together with a fortnightly sinusoidal term to capture errors in the IGS treatments of tidal effects. Evaluated against independent atmospheric and oceanic axial angular momentum (AAM + OAM) excitations and compared to other UT1/LOD combinations, ours performs best overall in terms of lowest RMS residual and highest correlation with (AAM + OAM) over sliding intervals down to 3 d. The IERS 05C04 and Bulletin A combinations show strong high-frequency smoothing and other problems. Until modified, the JPL SPACE series suffered in the high frequencies from not including any GPS-based LODs. We find, surprisingly, that further improvements are possible in the Kalman filter combination by selective rejection of some VLBI data. The best combined results are obtained by excluding all the 1-hr single-baseline UT1 data as well as those 24-hr UT1 measurements with formal errors greater than 5 μs (about 18% of the multi-baseline sessions). A rescaling of the VLBI formal errors, rather than rejection, was not an effective strategy. These results suggest that the UT1 errors of the 1-hr and weaker 24-hr VLBI sessions are non-Gaussian and more heterogeneous than expected, possibly due to the diversity of observing geometries used, other neglected systematic effects, or to the much shorter observational averaging interval of the single-baseline sessions. UT1 prediction services could benefit from better handling of VLBI inputs together with proper assimilation of IGS LOD products, including using the Ultra-rapid series that is updated four times daily with 15 hr delay.
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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 | 0,000 | 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 ».