Advancements in the GRACE and GRACE‐FO Gradiometer Mode
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The global gravitational gradient field has not been observed since the decommission of GOCE in 2013. Based on the foundational work of Peidou and Pagiatakis (2019, https://doi.org/10.1029/2018jb016382 ), we advance the concept of GRACE gradiometer mode (GM) for the purpose of using GRACE, GRACE‐FO and future gravity space missions as “gradiometer missions.” Certainly, the GRACE missions have never carried on board a gradiometer; it is the concept of GM that creates a fictitious gradiometer system very similar to GOCE, only the GRACE “gradiometers” have long and variable baselines, an unprecedented paradigm for space‐based gravitational gradiometry that extends the bandwidth of available GOCE gradient solutions. In this contribution, we develop a new configuration for GM that views an individual satellite as the “gradiometer” by directly using Level 1A accelerometer measurements at a 10 Hz sampling rate. We apply the new method in geodynamically active regions around the globe, and we demonstrate that using GRACE‐C as a “gradiometer” in the single‐satellite gradiometer mode (SS‐GM) produces higher‐fidelity gravitational gradient estimates, clearly delineating tectonic plate boundaries and subduction zones in the Himalayas and North Africa regions, the Aleutian trench, the Java trench, and the Peru‐Chile trench. Over Canada, we see the delineation of the Canadian shield, and the effect of glacial isostatic adjustment is apparent. We also observe well‐known signals resembling terrestrial water storage changes in Africa, among others, demonstrating the usefulness of the GM for a wide variety of geoscience applications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».