Climate trends derived from long-term ground-based GNSS-derived Zenith Total Delay (ZTD)
Notice bibliographique
Résumé
We present findings from an ongoing investigation into the evaluation of long-term trends in ground-based GNSS-derived Zenith Total Delay (ZTD) for potential integration into climate models, either for assimilation or validation purposes. Our analysis focuses on ZTD time series obtained from six REPRO3 IGS Analysis Centers (ACs) – COD, ESA, GFZ, GRG, JPL, and TUG – spanning 20 years or more. Thirty stations from the IGS global network were selected for this study. The ZTD time series underwent a homogenization process, utilizing ERA-5 derived ZTDs as a reference, followed by daily value averaging to minimize potential discrepancies arising from diverse estimation strategies employed by individual ACs. Similar averaging procedures were applied to ERA-5 ZTDs and the IGS tropo-product if already reprocessed in REPRO3. Two combinations, employing weighted mean and a robust least median of squares, were generated from the six homogenized ACs, serving as quality control measures for each AC. Analysis of trends in each of the nine ZTD time series was conducted in both time and frequency domains, revealing geographical variations in results. For instance, at station ALBH in Canada, the inter-AC scatter was 0.47 mm/decade for trends, 0.11 mm for annual amplitudes, and 0.29 degrees for annual phases.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».