Mitigating Spatial Leakage in Monthly GRACE/GRACE-FO Gravity Fields for the Separation of Barystatic Sea-Level Variations and Residual Ocean Circulation Effects
Notice bibliographique
Résumé
<p>Temporal variations in the total ocean mass representing the barystatic part of present-day global mean sea-level rise can be unambiguously inferred from time-series of global gravity fields as provided by the GRACE and GRACE-FO missions. A spatial integration over all ocean regions, however, largely underestimates present-day rates as long as the effects of spatial leakage along the coasts of in particular Antarctica, Greenland, and the various islands of the Canadian Archipelago are not properly considered.</p><p>Based on the recent release 06 of monthly gravity fields processed at GFZ, we quantify (and subsequently correct) the contribution of spatial leakage to the post-processed mass anomalies of continental water storage and ocean bottom pressure. Utilising the sea level equation allows to predict spatially variable ocean mass trends out of the (leakage-corrected) terrestrial mass distributions from GRACE and GRACE-FO. Consistent results for the global mean barystatic sea-level rise are obtained also from spatial integrations over ocean masks with different coastal buffer zones ranging from 400 to 1000 km, thereby confirming the robustness of our method. Residual month-to-month variations in ocean bottom pressure are indicative for errors in the monthly-mean estimates of the applied de-aliasing model AOD1B RL06 and will be thus contrasted against very recent MPIOM experiments considered for AOD1B RL07. The in this way improved leakage correction will be implemented in future GravIS versions (http://gravis.gfz-potsdam.de).</p>
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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 | 0,000 | 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 ».