Analysis of GPS Measurements in Eastern Canada Using Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Continuous Global Positioning System (CGPS) position time series from eastern North America constrain the pattern and magnitude of regional crustal deformation. Initial analysis delineates consistent uplift patterns, as expected from glacial isostatic adjustment (GIA) predictions, but the associated horizontal deformation is not definitive, in part due to the short time periods for a significant number of the available stations. We employ an eigenpattern decomposition in order to define a unique, finite set of deformation patterns for this continuous GPS data. Similar in nature to the empirical orthogonal functions historically employed in the analysis of atmospheric and oceanographic phenomena, the method derives the eigenvalues and eigenstates from the diagonalization of the correlation matrix using a Karhunen–Loeve expansion (KLE). The KLE technique is used to identify the important modes in both time and space for the CGPS data, modes that potentially include signals such as horizontal and vertical GIA, tectonic strain, and seasonal effects. Here we filter both the vertical and horizontal velocity patterns on different spatiotemporal scales in order to study the potential geophysical sources, after the removal of correlated and random noise. The method is successful in disaggregating the linear vertical signal from more variable and less spatially correlated signals. The vertical and horizontal results are compared to the predictions of the ICE-3G GIA loading model with a number of plausible mantle viscosity profiles. The horizontal velocity analysis allows for qualitative differentiation between several potential GIA models and suggests that, with longer time series, this technique can be employed to remove correlated noise and improve estimates of crustal strain patterns and their sources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».