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Enregistrement W276814211 · doi:10.3176/geol.2004.2.01

Effect of the GRACE satellite mission on gravity field studies in Fennoscandia and the Baltic Sea region

2004· article· en· W276814211 sur OpenAlexaff
Artu Ellmann

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Estonian Academy of Sciences Geology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaltic seaSatelliteGeodesyField (mathematics)Gravitational fieldGeologyOceanographyEnvironmental scienceClimatologyPhysicsAstronomyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is customary to utilize the Earth's artificial satellites for detecting long-wavelength components of the Earth's gravity field. The tracking data of the GRACE twin-satellites are the basis of the new geopotential model GGM01, released by the Centre for Space Research at the University of Texas in July 2003. The present paper assesses the quality of the GGM01 model through comparisons with an earlier geopotential model (EGM96). The method of spherical harmonic expansions is used in numerical investigations. The results of evaluation in Fennoscandia and the Baltic Sea region illuminate the discrepancies between the long-wavelength contributions of the models, which may reach several decimetres in the geoidal heights. Thus, even in the gravimetrically well studied area like the Baltic Sea region, the new satellite gravity missions may improve the gravity data significantly. Tests with high-precision GPS-levelling data indicate the offsets between global geoid models and national vertical datums in the Baltic Sea region. The gravity anomaly grid and the GGM01 model are utilized in the computation of the Estonian gravimetric geoid model by the least squares modification of Stokes' formula. The new model EST-03 is fitted to a set of 26 high-precision GPS-levelling points, yielding a root mean square error of 3 cm for the post-fitting residuals. This order of discrepancies is sufficient for many practical and scientific applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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