An analysis of terrestrial water and groundwater storage changes in North America using recent GRACE products
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we use temporal solutions of the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite mission to study the surface mass variations of hydrological origin in North America. The most recent release (RL06) of GRACE Level 2 data from three processing centers (CSR, JPL, GFZ) and mascon products are used in a combination scheme to produce estimates of terrestrial water storage (TWS) changes for the period 2002–2016. The land hydrology signal is isolated from GRACE data by removing the contribution of two major non-hydrologic processes, i.e., the glacial isostatic adjustment (GIA) and the ice mass melting from the glaciated areas of Alaska, Greenland and the Canadian Arctic. The examination of long-term TWS trends revealed strong signatures of the 2011–2015 droughts in California and Texas, as well as accumulation of TWS in the central part of North America. Negative long-term TWS trends associated with ice melting were found around the Hudson Bay region. The TWS changes are dominated by a strong annual and semi-annual signal with higher magnitude in Alaska and along the west coast of North America. An additional study on the estimation of groundwater storage (GWS) changes is performed using the Global Land Data Assimilation System (GLDAS) model. The GLDAS data are pre-filtered using the same strategy as GRACE data to ensure spectral consistency between them. The general behavior of GWS agrees well with the TWS, especially in terms of positive long-term GWS trends in central North America and strong annual signal in Alaska. Positive GWS trends are also identified in the east US coast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».