On the Accurate Determination of the Orthometric Correction to Levelled Height Differences—A Case Study in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Orthometric heights are practically determined from levelling and gravity measurements by applying orthometric corrections to levelled height differences. Currently, Helmert’s definition of orthometric heights is mostly used, with the mean gravity computed only approximately from observed surface gravity by applying the Poincaré–Prey gravity reduction. In this study, we apply the state-of-the-art method for the orthometric height determination and demonstrate its practical applicability. The method utilizes advanced numerical procedures to account for the topographic relief and mass density variations, while adopting the Earth’s spherical approximation. The non-topographic contribution of masses inside the geoid is evaluated by solving geodetic boundary-values problems. We apply this method for the first time to practically determine the orthometric heights of levelling benchmarks from levelling and gravity measurements and digital terrain and rock density models. The results obtained after the readjustment of newly determined orthometric heights at the levelling network covering Hong Kong territories are compared with Helmert’s orthometric heights. This comparison revealed that errors in Helmert’s orthometric heights vary between −3.13 and 0.95 cm. Such errors are very significant when compared to accurate values of the cumulative orthometric correction between −1.88 and 0.84 cm. Moreover, large errors (up to 1 cm) already occur at levelling benchmarks at very low elevations (<100 m). These findings demonstrate that the accurate determination of orthometric heights is crucial, even for regions with moderately elevated topography.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».