Temporal variations of geoid heights over Kazakhstan from GRACE–FO data and their relation with hydrological changes in the Caspian Sea and seismic activity
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We quantify temporal variations of geoid heights (Δ N ) across Kazakhstan during 2019–2024 using satellite gravimetry, and relate these changes to recent extreme hydrological and seismic events. Methods Monthly Δ N fields were derived from GRACE-FO–based global geopotential models. We applied seasonal-trend decomposition to isolate seasonal and long-term components, mapped linear trends, and assessed 2024 mass-change anomalies. Consistency checks included correlations with Caspian Sea water-level records and a preliminary comparison between Δ N and ellipsoidal height changes from five continuous GPS stations within the study area. Results Δ N exhibits a clear seasonal cycle with amplitudes up to ∼3.5 mm. A persistent decline in geoid heights during 2019–2022 is observed along the Caspian Sea coast, reaching rates of up to −1.57 mm yr −1 . In 2024, mass anomalies associated with seismic and hydrological events interrupted this decline. Δ N correlates strongly with Caspian Sea level variations (r = 0.91). GPS–GRACE-FO comparisons show an inverse seasonal pattern, consistent with mass-loading effects. Discussion/conclusions GRACE-FO robustly captures regional, mass-related geoid variability over Kazakhstan. The results support applications in geodetic infrastructure maintenance, hazard assessment and early warning, and climate-impact analysis. They also provide inputs relevant to the realization of the International Height Reference Frame by accounting for time-variable gravity in Central Asia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».