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Enregistrement W4392760416 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13929

Evaluating the effect of atmospheric and surface mass loading on the stochastic properties of GPS time series in the Great Lakes region

2024· preprint· en· W4392760416 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan Krcmaric, Corné Kreemer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemSeries (stratigraphy)Environmental scienceGeodesySurface (topology)MeteorologyGeographyAtmospheric sciencesGeologyMathematicsComputer scienceGeometryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With more continuous Global Navigation Satellite System (cGNSS) network stations becoming available around the world and with improved data processing techniques, it is possible to observe and model subtle motions in the Earth’s crust that were previously undetectable. Critical to studying these subtle motions is understanding the contributions of various signals mixed into the cGNSS time-series, for example non-tidal atmospheric and ocean loading (NTAOL) and hydrologic loading. We investigate the effect that atmospheric and surface mass loading has on the stochastic properties of GPS time series around the Great Lakes (GL) region of the U.S. and Canada. This region is ideal for studying these effects because it is covered by a dense network of GPS stations and it is known to be affected by significant hydrological loading due to water level changes in the GL. We use readily available NTAOL and hydrologic loading models to remove these signals from the cGNSS time-series and track the variance changes in the residual time-series in order to quantify the effect of each loading component. In order to assess whether the loading models fully capture the full magnitude of displacement we also perform common mode filtering in order to extract the remaining spatially correlated signal. We estimate the stochastic parameters (white noise amplitude, power law amplitude and spectral index) and compare between the raw, loading corrected, and filtered loading corrected time series in order to evaluate the contribution of the different loading signals to the time series noise properties. The outcomes of this study will help validate existing loading models and where improvement may be needed. Results will also support GNSS data providers in assessing the quality of available GNSS stations for use in scientific and surveying applications.

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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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