Unveiling North–South stripe patterns in the GRACE gravity field using dimensionality reduction
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The spherical harmonic coefficient Level-2 products of the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission are affected by north–south stripe noise. Toward this end, we proposed a new filter named Variational Mode Decomposition spatial (VMDS) filter that transforms an equivalent water height (EWH) map derived from GRACE Level-2 product into a 1-D sequence, which is then filtered by using variational mode decomposition. This approach overcomes the limitations of the singular spectrum analysis spatial (SSAS) filter, which performs well in the medium-frequency band but omits the high-frequency NSS noise. Integrating the strengths of both, we developed a combined filter termed SV by placing the VMDS filter behind the SSAS filter. A closed-loop simulation demonstrates the better ability of SV to suppress NSS noise and preserve signal at the grid scale compared to the SSAS filter. In the real-world scenario, the SV solution achieves a noise level (46.68 mm of EWH) below that for SSAS and DDK7 solutions (53.52 and 53.68 mm of EWH, respectively) over the ocean at low latitudes. Moreover, the well-documented water level of Lake Victoria and the well-modelled coseismic gravity change of the Mw9.2 2004 Sumatra-Andaman earthquake demonstrate that the SV filter efficiently preserves localized mass evolutions while suppressing north–south stripe noise. Such short-wavelength signals are usually missed in highly filtered spherical harmonics (e.g. DDK5 and DDK6) solutions or are significantly inconsistent for various mass concentration solutions.
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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 | 0,000 | 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 ».