Addressing cross-dependence in gravity coefficients for improved terrestrial water storage estimation
Notice bibliographique
Résumé
The conventional univariate Kalman filtering (UKF) applied to gravity field coefficients introduces a dependence bias that is driven by the inter-dependence between cosine and sine components of the gravity field. Such bias, when accumulated over time, can lead to significant distortions in regional total water storage anomalies (TWSA). This study proposes a methodological advancement via a multivariate Kalman filter (MKF) framework to mitigate this bias, refining the dependency structure. We analyse the bias introduced by UKF, demonstrate its impact on TWS estimates, and present a correction using the MKF approach. When tested in application to high latitudinal basins, the proposed MKF reduces the annually aggregated bias introduced by UKF, yet the improvements appear to be minor at basin-scale. Bias reductions become more pronounced in the basins’ high-latitudinal regions for grid-TWSA at ≈1° grid resolution. Findings suggest that in polar regions which are challenged by complex mass change patterns, MKF still yields a substantial improvement in dependence bias over UKF, implying its potential in reducing long-term bias equally well or more effectively in the tropics. Restoring the temporal dependence in perturbed ensemble predictions via temporal shuffling can further exploit the MKF’s predictive advantage. Overall, the study highlights the necessity of incorporating coefficients’ cross-dependencies in Kalman filtering frameworks for enhancing GRACE-based gravity field solutions for hydrological and geodetic applications. • Geoid coefficients of same degree and order inherit cross-dependence between them. • This cross-dependence can be captured in a multivariate Kalman filter framework. • The multivariate framework-based geoid coefficients exhibit reduced uncertainties. • The framework reduces long-term dependence bias in terrestrial water storage.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 ».