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Enregistrement W3142694107 · doi:10.5194/egusphere-egu21-6906

GRACE-FO accelerometer data: An alternative approach using Least Squares Spectral Analysis

2021· article· en· W3142694107 sur OpenAlexaff
Myrto Tzamali, Spiros Pagiatakis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational fieldSpurious relationshipAccelerometerLeast-squares function approximationSensitivity (control systems)GaussianGeodesyField (mathematics)AmplitudeFrequency domainComputer scienceAlgorithmPhysicsMathematicsGeologyMathematical analysisStatisticsOpticsEngineeringClassical mechanicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological advances in satellite geodesy have been demanding more and more accurate gravity field models but also precise measurements of the movement of water along the Earth system. GRACE-FO (GFO) mission is dedicated to monitor the Earth with a purpose of estimating the gravity field and the hydrological cycles. For the extraction of monthly gravity field models the non-gravitational accelerations are essential. The performance of GFO accelerometers (ACC) is not the optimal. The ACC measurements present immense spikes, spurious signals and bias jumps on all three axes affecting the validity of the measurements. The bias jumps are similar to those presented at GRACE measurements and they have been related to the satellites’ entrance to and exit from the Earth’s shadow. The dominant spikes, mainly appearing in the equatorial region, have been connected to the thermal sensitivity of the instrument or the orientation of the magnetic field lines. We propose an alternative dataset generated from Level 1A of GFO C with corresponding Gaussian weights and an optimal correction of the bias jumps, along with the estimation of linear and quadratic trends using the Least Squares methodology in the frequency domain and in all three axes. The method does not remove spikes, nor does it interpolate missing values. The new 1B dataset with estimated variances shows no spike effects in the frequency domain contrastingly to the existing ACT Level 1B data. Also, a preliminary analysis of the daily amplitudes of the orbital period and semi-period components of the ACT Level 1B data set spanning one year, reveals a strong periodic signal of ~ 153 days. This signal vanishes when the proposed weighted data set is used. This signal could be related to calibration deficiencies or a systematic error in the ACC data that requires further study. The same weighted filtering approach is proposed for the ACC measurements of Swarm C satellite, a LEO constellation that measures the magnetic field of the Earth. The ACC measurements of Swarm display low signal to noise ratio due to an increased thermal sensitivity of the instrument. A weighted Gaussian filter applied on the Swarm ACC measurements reduces the contribution of the dominant spikes in the frequency domain and displays the non-gravitational signals more clearly leading to a more extended use of Swarm non-gravitational accelerations measurements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,136 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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