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Enregistrement W2789959180 · doi:10.1186/s40623-018-0804-x

Hydrology signal from GRACE gravity data in the Nelson River basin, Canada: a comparison of two approaches

2018· article· en· W2789959180 sur OpenAlexfundaboutno aff
Tanghua Li, Patrick Wu, Hansheng Wang, Lulu Jia, Holger Steffen

Notice bibliographique

RevueEarth Planets and Space · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPost-glacial reboundDrainage basinStructural basinGeologyGeodesyGlobal Positioning SystemHydrology (agriculture)GeomorphologyGlacial periodGeographyGeotechnical engineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite mission measures the combined gravity signal of several overlapping processes. A common approach to separate the hydrological signal in previous ice-covered regions is to apply numerical models to simulate the glacial isostatic adjustment (GIA) signals related to the vanished ice load and then remove them from the observed GRACE data. However, the results of this method are strongly affected by the uncertainties of the ice and viscosity models of GIA. To avoid this, Wang et al. (Nat Geosci 6(1):38–42, 2013. https://doi.org/10.1038/NGEO1652 ; Geodesy Geodyn 6(4):267–273, 2015) followed the theory of Wahr et al. (Geophys Res Lett 22(8):977–980, 1995) and isolated water storage changes from GRACE in North America and Scandinavia with the help of Global Positioning System (GPS) data. Lambert et al. (Postglacial rebound and total water storage variations in the Nelson River drainage basin: a gravity GPS Study, Geological Survey of Canada Open File, 7317, 2013a, Geophys Res Lett 40(23):6118–6122, https://doi.org/10.1002/2013GL057973 , 2013b) did a similar study for the Nelson River basin in North America but applying GPS and absolute gravity measurements. However, the results of the two studies in the Nelson River basin differ largely, especially for the magnitude of the hydrology signal which differs about 35%. Through detailed comparison and analysis of the input data, data post-processing techniques, methods and results of these two works, we find that the different GRACE data post-processing techniques may lead to this difference. Also the GRACE input has a larger effect on the hydrology signal amplitude than the GPS input in the Nelson River basin due to the relatively small uplift signal in this region. Meanwhile, the influence of the value of $$\alpha $$ , which represents the ratio between GIA-induced uplift rate and GIA-induced gravity-rate-of-change (before the correction for surface uplift), is more obvious in areas with high vertical uplift, but is smaller in the Nelson River basin. From Gaussian filtering of simulated data, we found that the magnitude of the peak gravity signal value can decrease significantly after Gaussian filtering with large average radius filter, but the effect in the Nelson River basin is rather small. More work is needed to understand the effect of amplitude restoration in the post-processing of GRACE g-dot signal. However, it is encouraging to find that both the methodologies of Wang et al. (2013, 2015) and Lambert et al. (2013a, b) can produce very similar results if their inputs are the same. This means that their methodologies can be applied to study the hydrology in other areas that are also affected by GIA provided that the effects of post-processing of their inputs are under control.

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)0,000
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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