A least-squares method for estimating the correlated error of GRACE models
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY A new least-squares method is developed for estimating and removing the correlated errors (stripes) from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and GRACE Follow-On (GRACE-FO) mission data. This method is based on a joint parametric model of the correlated errors and temporal trends in the spherical harmonic coefficients of GRACE models. Three sets of simulation data are created from the Global Land Data Assimilation System (GLDAS), the Regional Atmospheric Climate Model 2.3 (RACMO2.3) and GRACE models and used to test it. The results show that the new method improves the decorrelation method by Swenson & Wahr significantly. Its application to the release 5 (RL05) and new release 6 (RL06) spherical harmonic solutions from the Center for Space Research (CSR) at The University of Texas at Austin demonstrates its effectiveness and provides a relative assessment of the two releases. A comparison to the Swenson & Wahr and Kusche et al. methods highlights the deficiencies in past destriping methods and shows how the inclusion and decoupling of temporal trends helps to overcome them. A comparison to the CSR mascon and JPL mascon solutions demonstrates that the new method yields global trends that have greater amplitude than those produced by the CSR RL05 mascon solution and are of comparable quality to the JPL RL06 mascon solution. Furthermore, these results are obtained without the need for a priori information, scale factors or complex regularization methods and the solutions remain in the standard form of spherical harmonics rather than discrete mascons. The latter could introduce additional discretization error when converting to the spherical harmonic model, upon which many post-processing methods and applications are built.
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 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 ».