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Enregistrement W3165053351 · doi:10.4401/ag-8450

A time series analysis of permanent GNSS stations in the northwest network of Iran

2021· article· en· W3165053351 sur OpenAlex
Seyed Amin Ghasemi Khalkhali, Alireza A. Ardalan, Roohollah Karimi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Geophysics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSeries (stratigraphy)White noiseNonlinear systemLogarithmTime seriesNoise (video)ResidualComputer scienceStatisticsMathematicsAlgorithmGeologyMathematical analysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to estimate reliable velocities along with their realistic uncertainties based on a robust time series analysis including analysis of deterministic and stochastic (noise) models. In the deterministic model analysis part, we use a complete station motion model comprised of jump effects, linear and nonlinear trend, periodic components, and post-seismic deformation model. This part also consists of jump detection, outlier detection, and statistical significance of jumps. We perform the deterministic model analysis in an iterative process to elevate its efficiency. In the noise analysis part, first, we remove the spatial correlation of observations using the weighted stacking method based on the common mode error (CME) parameter. Next, a combination of white and flicker noises is used to determine the stochastic model. This time series analysis is applied for 11-year time series of 25 permanent GNSS stations from 2006 to 2016 in the northwest network of Iran. We reveal that there is a nonlinear trend in some stations, although most stations have a linear trend. In addition, we found that a combination of logarithmic and exponential functions is the most appropriate post-seismic deformation model in our study region. The result of the noise analysis shows that the spatial filtering reduces the norm of post-fit residual vector by 19.34%, 17.51%, and 12.44% on average for the east, north, and up components, respectively. Furthermore, the uncertainties obtained from the combination of white and flicker noises at the east, north, and up components are 5.0, 4.8, and 4.4 times greater than those of the white noise model, respectively. The results indicate that the stations move horizontally with an average velocity of 36.0 ± 0.3 mm/yr in the azimuth of 52.66° NE which is compatible with velocities obtained from MIDAS. We obtained the vertical velocity of most stations in the range of -5 to 5 mm/yr. However, in three stations of GGSH, ORYH, and BNAB, which are in the proximity of Lake Urmia, the vertical velocities are estimated to be -80.9 mm/yr, -50.6 mm/yr, and -11.4 mm/yr, respectively. Moreover, we found that these three stations possess large periodic signal amplitudes in all three coordinate components as well as a nonlinear trend in the up component.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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