Results from Global Cross Calibration and Validation of Jason-2 and Jason-3
Notice bibliographique
Résumé
We present results from a global comparison of the Jason-2 (J2) and Jason-3 (J3) measurement systems during their formation-flying phase. Our analysis leverages the identical oceanographic and environmental conditions that are effectively being observed by the two systems during this phase, since they are flying along the same ground track but only 82 seconds apart. We characterize both geographically correlated and systematic differences between the two measurement systems, with the goal of facilitating a seamless transition of the reference altimeter mission from J2 to J3. Our study emphasizes the evaluation of orbit solutions for each mission and associated geographically-correlated errors, relative Ku- and C-band altimeter range biases, potential relative altimeter tracker bias, and relative calibration bias in the radiometer measurements of wet troposphere delay. We also inter-compare overall data noise from each measurement system using the typical metrics of sea surface height (SSH) differences, as well as SSH cross-over differences. Early results from IGDR-D data reveal a J3-J2 inter-satellite SSH bias of approximately -3 cm (J3 measuring lower than J2). This bias is primarily due to a relative Ku-band range bias of +2.1 cm (J3 measuring longer than J2), and Ku-band ionosphere correction bias of +0.5 cm. The latter arises from the confluence of the relative Ku-band range bias and an observed relative C-band range bias of -0.9 cm. The remaining contributor to the observed relative SSH bias is a relative drift in the radiometer wet troposphere correction that is expected to be mitigated with an improved calibration to the J3 radiometer. We also observe a systematic +/- 2 cm east/west pattern in the J3-J2 IGDR-D SSH differences that is eliminated when using orbit solutions based upon GPS tracking data.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».