Accuracy assessment of high and ultra high-resolution combined GGMs, and recent satellite-only GGMs – Case studies of Poland and Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The launch of dedicated satellite gravity missions (CHAMP, GRACE, GOCE, and GRACE–FO), as well as the availability of gravity data from satellite altimetry and terrestrial/airborne gravity measurements have led to a growing number of Global Geopotential Models (GGMs) developed. Thus, the evaluation of GGMs is necessary to ensure their accuracy in recovering the Earth’s gravity field on local, regional, and global scales. The main objective of this research is to assess the accuracy of recent GGMs over Poland in Central Europe and Ethiopia in East Africa. Combined GGMs of high (degree and order (d/o) 2190) and ultra high-resolution (d/o 5540) as well as five satellite-only GGMs were evaluated using gravity data from absolute gravity measurements and airborne gravity surveys over Poland and Ethiopia, respectively. Based on this evaluation, the estimated accuracy of the high-resolution combined GGM is at the level of 2 mGal. The estimated accuracy for the ultra-high-resolution combined GGM is ~2.5 times lower. The satellite-only GGMs investigated recover the gravity signal at an accuracy level of 10 mGal and 26 mGal, for the areas of Poland and Ethiopia, respectively. When compensating for the omitted gravity signal using a high-resolution combined GGM and the topography model, an accuracy of 2 mGal can be achieved.
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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 | 0,001 | 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 ».