Statistical determination and analysis of the Euler pole parameters for NATRF2022
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of Euler pole parameters (EPPs) is a critical step in developing NATRF2022, the upcoming realization of the North American (NA) terrestrial reference frame. These parameters characterize the tectonic motion of the NA plate relative to the ITRF2020/IGS20 reference frame. Improving the accuracy of EPPs reduces residual velocities within the plate, which in turn enhances the stability of geodetic coordinates and extends the validity period of the reference frame. The growing network of consistent, long-term continuously operating GNSS stations provides a robust and reliable source of velocity data for estimating EPPs. Currently, two methods are used for estimating EPPs: (1) solving the classic Euler’s pole theorem in inverse mode, based on the rigid plate assumption, and (2) modeling the deformation field of the tectonic plate to estimate parameters describing the net rotation of the deforming plate, consistent with the deforming plate hypothesis. Both methods are sensitive to the selection of GNSS stations, resulting in slight variations in the estimated EPPs. This sensitivity is further compounded for the NA tectonic plate due to the presence of non-secular and non-stationary deformation induced by glacial isostatic adjustment (GIA) across the plate, as well as the complex dynamics of the diffused boundary zone along its western margin. To address these challenges, a statistical algorithm based on the Maximum Likelihood Estimation (MLE) theory is proposed, offering unbiased parameter estimation for sufficiently large samples. The methodology begins with the selection of stations featuring stable monuments with at least three years of continuous time series. An adaptive grid comprising 50 to 100 cells is considered to ensure a homogeneous spatial distribution of the selected stations. Within each grid cell, one station is randomly selected with place back, and the EPPs are estimated using station velocities. This procedure is repeated many times following the Monte Carlo method to generate a large set of EPP estimates. Histograms of the estimated parameters are then formed to identify the underlying statistical distribution of the EPPs. Finally, the best values corresponding to the maximum likelihood probabilities are selected as the optimized EPPs. The resulting EPPs are then compared with those reported in previous studies, and the significance of the observed differences is evaluated in detail.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».