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Auteur Paoline Prevost |
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Data-adaptive spatio-temporal filtering of GRACE data / Paoline Prevost in Geophysical journal international, vol 219 n° 3 (December 2019)
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[article]
Titre : Data-adaptive spatio-temporal filtering of GRACE data Type de document : Article/Communication Auteurs : Paoline Prevost, Auteur ; Kristel Chanard , Auteur ; Luce Fleitout, Auteur ; Eric Calais, Auteur ; Damian Walwer, Auteur ; Tonie M. van Dam, Auteur ; Michael Ghil, Auteur
Année de publication : 2019 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 2034 - 2055 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] analyse de spectre singulier
[Termes IGN] données géophysiques
[Termes IGN] données GRACE
[Termes IGN] filtrage spatiotemporel
[Termes IGN] harmonique sphériqueRésumé : (auteur) Measurements of the spatio-temporal variations of Earth’s gravity field from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission have led to new insights into large spatial mass redistribution at secular, seasonal and subseasonal timescales. GRACE solutions from various processing centres, while adopting different processing strategies, result in rather coherent estimates. However, these solutions also exhibit random as well as systematic errors, with specific spatial patterns in the latter.
In order to dampen the noise and enhance the geophysical signals in the GRACE data, we propose an approach based on a data-driven spatio-temporal filter, namely the Multichannel Singular Spectrum Analysis (M-SSA). M-SSA is a data-adaptive, multivariate, and non-parametric method that simultaneously exploits the spatial and temporal correlations of geophysical fields to extract common modes of variability.
We perform an M-SSA analysis on 13 yr of GRACE spherical harmonics solutions from five different processing centres in a simultaneous setup. We show that the method allows us to extract common modes of variability between solutions, while removing solution-specific spatio-temporal errors that arise from the processing strategies. In particular, the method efficiently filters out the spurious north–south stripes, which are caused in all likelihood by aliasing, due to the imperfect geophysical correction models and low-frequency noise in measurements.
Comparison of the M-SSA GRACE solution with mass concentration (mascons) solutions shows that, while the former remains noisier, it does retrieve geophysical signals masked by the mascons regularization procedure.Numéro de notice : A2019-276 Affiliation des auteurs : Géodésie+Ext (mi2018-2019) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1093/gji/ggz409 Date de publication en ligne : 19/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.1093/gji/ggz409 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95381
in Geophysical journal international > vol 219 n° 3 (December 2019) . - pp 2034 - 2055[article]
Titre : Blind tropospheric model for Austria Type de document : Mémoire Auteurs : Paoline Prevost, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2014 Importance : 36 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] Autriche
[Termes IGN] correction troposphérique
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] international GPS service for geodynamics
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] propagation troposphérique
[Termes IGN] retard troposphérique
[Termes IGN] signal GNSS
[Termes IGN] station GNSS
[Termes IGN] teneur en vapeur d'eau
[Termes IGN] traitement de données GNSS
[Termes IGN] traitement du signalIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Lors de la traversée de l’atmosphère, les signaux GNSS sont retardés. Ces retards peuvent être séparés en deux parties : la partie humide et l’autre dite hydrostatique (Saastamoinen, 1972). Ces délais peuvent être très importants, c’est pourquoi il est très important de savoir les modéliser. Pour cela, des modèles de correction troposphérique peuvent être utilisés. Le but de ce stage est de développer un modèle régional numérique de correction troposphérique pour l’Autriche. Une grille d’une très bonne résolution était nécessaire à cause des nombreuses régions montagneuses que comporte l’Autriche. Après avoir traité les données météorologiques pour les rendre utilisables dans nos calculs, les paramètres nécessaires aux calculs des deux parties du retard troposphérique ont été calculés comme suggéré dans (Nafisi, 2012) et (Pain, 2013). Puis, le délai total a été comparé pour trois stations IGS avec GPT2w, un modèle numérique mondial des corrections troposphériques également développé par l’université technologique de Vienne. Note de contenu : Introduction
1 Context
1.1 Technical definitions
1.1.1 Blind model
1.1.2 Zenith delay
1.2 The existing
1.3 Objectives
2 Method
2.1 Preparation of the data
2.1.1 Presentation of the data
2.1.2 Treatment of the data
2.2 Calculation of the parameters
2.2.1 Define the useful parameters
2.2.2 Harmonic decomposition – Least square calculation
3 Results
3.1 Internal validation
3.1.1 Pressure
3.1.2 Water vapor decrease factor
3.1.3 Hydrostatic mapping function coefficient
3.1.4 Temperature lapse rate
3.2 External validation
ConclusionNuméro de notice : 22178 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Université Technique de Vienne Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74681 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22178-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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22178 Blind tropospheric model for Austria_Prevost.pdfAdobe Acrobat PDF