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Enregistrement W2902210666 · doi:10.1002/qj.3448

Estimation of ground‐based GNSS Zenith Total Delay temporal observation error correlations using data from the NOAA and E‐GVAP networks

2018· article· en· W2902210666 sur OpenAlexaffabout
Stephen Macpherson, Stéphane Laroche

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésData assimilationGNSS applicationsDecorrelationCovarianceZenithCovariance matrixMeteorologySatelliteMathematicsEnvironmental scienceGeodesyComputer scienceAlgorithmStatisticsGlobal Positioning SystemPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In preparation for possible higher frequency assimilation of ground‐based Global Navigation Satellite System (GB‐GNSS) Zenith Total Delay (ZTD) observations at Environment and Climate Change Canada (ECCC), two popular diagnostic methods are applied to observation‐minus‐background and observation‐minus‐analysis departures from the ECCC Global Deterministic Prediction System (GDPS) to estimate temporal ZTD observation error correlations within the 6 h assimilation window. The GDPS uses a four‐dimensional ensemble‐variational (4D‐EnVar) data assimilation system with a background error covariance matrix (B‐matrix) obtained from an equal blend of 3D static and 4D flow‐dependent (ensemble‐based) background error covariances. The two diagnostic methods, the Desroziers method and the Hollingsworth–Lönnberg method, are applied using ZTD observations from the North American NOAA network and the European EIG EUMETNET GNSS Water Vapour Programme (E‐GVAP) network with similar results obtained for both networks. Correlations estimated with the Desroziers method drop off rapidly with time difference becoming significantly negative for observations separated by more than 2–3 h. The results are unexpected as there is no obvious physical basis for negative correlations. It is shown how suboptimal specification of the background error covariances in the 4D‐EnVar assimilation system B‐matrix could explain the unexpected aspects of the results obtained with this method. In contrast, diagnosed observation error covariances without negative temporal correlations are obtained with the Hollingsworth–Lönnberg method, where a decorrelation time‐scale on the order of 4 h is found. Both methods capture some expected features of the error correlations, such as highly correlated errors between observations within the same 1 h data processing blocks. While considerable uncertainty is associated with the results due to the inherent assumptions and limitations of both methods, the results do suggest that ZTD observation error decorrelation time‐scales are on the order of a few hours rather than days as suggested by early pioneering work with different error correlation estimation methods.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,271

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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