The Intriguing Structure of Stripes in GRACE Geopotential Models
Notice bibliographique
Résumé
Geopotential models derived from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission measurements are significantly obscured by the presence of a systematic artifact, known as longitudinal stripes. Based on our previous work (Peidou and Pagiatakis, 2020) we provide an in-depth analysis of the latitudinal sampling characteristics of GRACE and we reveal the intriguing sampling mechanism that creates sub-Nyquist artifacts (stripes). Because the sub-Nyquist artifacts are poorly understood, we provide a simple simulation example to elucidate the mechanism of the sub-Nyquist artifact generation. Subsequently, we randomly select June 2009 daily GPS precise science orbits for GRACE-A to produce ground tracks to sample the low frequency disturbing potential (geoid) along the parallel of ϕ=10° N. The sampled geoid is then deinterlaced in space to produce a monthly data sequence whose detailed analysis shows that the sub-Nyquist artifacts (stripes) are produced from a critical sampling rate of the low degree gravitational field that is related to the ratio m/n of two mutually prime integers, where m is the number of days it takes to have a nearly repeat orbit and n is the number of complete orbits in one day. We perform extensive analyses of GRACE Level-2 data over a period of eight years to show the variability in the orbital characteristics that are directly linked to the orbit resonances (via integers m and n). It turns out that during short repeat cycle resonances the stripes are amplified. Finally, to minimize the presence of stripes in Level-2 data products, it is recommended that orbits of future missions should be designed to avoid the critical m/n ratios while appropriately monitoring and adjusting them during the mission. For completed missions, or missions that are already active, force modelling the latitudinal low frequency disturbing potential may be a viable and most preferred approach to filtering.
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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 ».