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Enregistrement W2809750982 · doi:10.1029/2018jb015641

Tongji‐Grace02s and Tongji‐Grace02k: High‐Precision Static GRACE‐Only Global Earth's Gravity Field Models Derived by Refined Data Processing Strategies

2018· article· en· W2809750982 sur OpenAlexaboutno aff
Qiujie Chen, Yunzhong Shen, Olivier Francis, Wu Chen, Xingfu Zhang, Houze Hsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDanmarks Tekniske UniversitetChinese Academy of SciencesState Key Laboratory of Geo-Information EngineeringNational Natural Science Foundation of ChinaTU Graz, Internationale Beziehungen und Mobilitätsprogramme
Mots-clésAccelerometerGeopotentialGravitational fieldGeodesyGravitational accelerationCalibrationAccelerationNoise (video)Gravity of EarthPolynomialOrbit determinationMathematicsComputer scienceSatelliteStatisticsPhysicsGeologyMathematical analysisAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to derive high‐precision static Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE)‐only gravity field solutions, the following strategies were implemented in this study: (1) a refined accelerometer calibration model that treats monthly accelerometer scales as a third‐order polynomial and daily accelerometer biases as a fifth‐order polynomial was developed to calibrate accelerometer measurements; (2) the errors of the acceleration and attitude data were estimated together with the geopotential coefficients and accelerometer parameters on the basis of the weighted least squares adjustments; (3) a nearly complete observation series of GRACE mission was used to decrease the condition number of normal equation; and (4) the GRACE data collected in lower orbit altitude were also included to decrease the condition number. Our results show that (1) the refined accelerometer calibration model with much less parameters performs as well as previous methods (i.e., solving daily scales and hourly biases or estimating biases along with bias rates every 2 hr). However, it provides a system of more stable normal equation and less high‐frequency noise in gravity field solutions; (2) high‐frequency noise in the gravity field solution is reduced by modeling the errors of the acceleration and attitude data; (3) the geopotential coefficients at all degrees is greatly enhanced by using longer GRACE time series (especially the data by the end of 2010); and (4) due to lower orbit altitude, the GRACE data collected since 2014 lead to a significant improvement of the gravity field solution as the satellites are more sensitive to higher‐frequency signal. Using the refined strategies, an unconstrained static solution (named Tongji‐Grace02s) up to degree and order 180 was derived. For further suppressing the high‐frequency noise, a regularization strategy based on the Kaula rule is applied to the degrees and orders beyond 80, leading to a regularized model Tongji‐Grace02k. To validate the quality of the derived models, both Tongji‐Grace02s and Tongji‐Grace02k were compared to the latest GRACE‐only models (i.e., GGM05S, ITU_GRACE16, ITSG‐Grace2014s, and ITSG‐Grace2014k) and validated using independent data (i.e., Global Navigation Satellite Systems (GNSS)/Leveling data and DTU13 oceanic gravity data). Compared to other models, much less spatial noise in terms of global gravity anomalies with respect to the state‐of‐the‐art model EIGEN6C4 and far higher accuracy at high degrees are achieved by Tongji‐Grace02s. The same conclusions can be drawn for Tongji‐Grace02k when the same analyses were applied to the regularized solutions ITSG‐Grace2014k and Tongji‐Grace02k. Validations with independent data confirm that Tongji‐Grace02s has the least noise among the unconstrained GRACE‐only models and Tongji‐Grace02k is the one with the best accuracy among the regularized GRACE‐only solutions. For the tests up to degree and order 180 using GNSS/Leveling data, the improvements of Tongji‐Grace02s with respect to ITSG‐Grace2014s reach 13% over Canada and 23% in Mexico. Even better, no less than 58% of improvement is achieved by both Tongji‐Grace02s relative to ITSG‐Grace2014s and Tongji‐Grace02k with respect to ITSG‐Grace2014k in the validation based on DTU13 data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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