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Auteur Kevin Gobron |
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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externesThe ULR-repro3 GPS data reanalysis and its estimates of vertical land motion at tide gauges for sea level science / Médéric Gravelle in Earth System Science Data, vol 15 n° 1 (2023)
Titre : The ULR-repro3 GPS data reanalysis and its estimates of vertical land motion at tide gauges for sea level science Type de document : Article/Communication Auteurs : Médéric Gravelle, Auteur ; Guy Wöppelmann Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 497 - 509 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] déformation verticale de la croute terrestre
[Termes IGN] données marégraphiques
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système d'observation du niveau des eaux littorales SONEL
[Termes IGN] vitesse de déplacementRésumé : (auteur) A new reanalysis of GNSS data at or near tide gauges worldwide was produced by the university of La Rochelle (ULR) group within the 3rd International GNSS Service (IGS) reprocessing campaign (repro3). The new solution, called ULR-repro3, complies with the IGS standards adopted for repro3, implementing advances in data modelling and corrections since the previous reanalysis campaign, and extending the average record length by about 7 years. The results presented here focus on the main products of interest for sea level science, that is, the station position time series and associated velocities on the vertical component at tide gauges. These products are useful to estimate accurate vertical land motion at the coast and supplement data from satellite altimetry or tide gauges for an improved understanding of sea level changes and their impacts along coastal areas. To provide realistic velocity uncertainty estimates, the noise content in the position time series was investigated considering the impact of non-tidal atmospheric loading. Overall, the ULR-repro3 position time series show reduced white noise and power-law amplitudes and station velocity uncertainties compared to the previous reanalysis. The products are available via SONEL (https://doi.org/10.26166/sonel_ulr7a; Gravelle et al., 2022). Numéro de notice : A2023-079 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/essd-15-497-2023 Date de publication en ligne : 01/02/2023 En ligne : https://doi.org/10.5194/essd-15-497-2023 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102521
in Earth System Science Data > vol 15 n° 1 (2023) . - pp 497 - 509[article]
Titre : Impact of offsets on assessing the low-frequency stochastic properties of geodetic time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Kevin Gobron, Auteur ; Paul Rebischung Année de publication : 2022 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : n° 46 Note générale : bibliographie
This study has been financially supported by the Direction Générale de l’Armement (DGA), the Nouvelle-Aquitaine region, and the Centre National des Etudes Spatiales (CNES) as an application of the geodesy missions. This research was also supported by the Brain LASUGEO project entitled “monitoring LAnd SUbsidence caused by Groundwater exploitation through gEOdetic measurements” funded by the Belgian Sciences Policy.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] modèle de Gauss-Markov
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] vitesseRésumé : (auteur) Understanding and modelling the properties of the stochastic variations in geodetic time series is crucial to obtain realistic uncertainties for deterministic parameters, e.g., long-term velocities, and helpful in characterizing non-modelled processes. With the increasing span of geodetic time series, it is expected that additional observations would help better understand the low-frequency properties of these stochastic variations. In the meantime, recent studies evidenced that the choice of the functional model for the time series biases the assessment of these low-frequency stochastic properties. In particular, frequent offsets in position time series can hinder the evaluation of the noise level at low frequencies and prevent the detection of possible random-walk-type variability. This study investigates the ability of the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method to correctly retrieve low-frequency stochastic properties of geodetic time series in the presence of frequent offsets. We show that part of the influence of offsets reported by previous studies results from the MLE method estimation biases. These biases occur even when all offset epochs are correctly identified and accounted for in the trajectory model. They can cause a dramatic underestimation of deterministic parameter uncertainties. We show that one can avoid biases using the Restricted Maximum Likelihood Estimation (RMLE) method. Yet, even when using the RMLE method or equivalent, adding offsets to the trajectory model inevitably blurs the estimated low-frequency properties of geodetic time series by increasing low-frequency stochastic parameter uncertainties more than other stochastic parameters. Numéro de notice : A2022-519 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-022-01634-9 Date de publication en ligne : 29/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00190-022-01634-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101072
in Journal of geodesy > vol 96 n° 7 (July 2022) . - n° 46[article]
Titre : Influence of aperiodic non-tidal atmospheric and oceanic loading deformations on the stochastic properties of global GNSS vertical land motion time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Kevin Gobron, Auteur ; Paul Rebischung Année de publication : 2021 Projets : 3-projet - voir note / Article en page(s) : n° e2021JB022370 Note générale : bibliographie
This study has been financially supported by the Direction Générale de l’Armement (DGA), the Nouvelle-Aquitaine region, and the Centre National des Etudes Spatiales (CNES) as an application of the geodesy missions. This research was also supported by the Brain LASUGEO project entitled ”monitoring LAnd SUbsidence caused by Groundwater exploitation through gEOdetic measurements” funded by the Belgian Sciences Policy. This is IPGP contribution number 4214.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] coordonnées GNSS
[Termes IGN] déformation verticale de la croute terrestre
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] résidu
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] station permanente
[Termes IGN] surcharge atmosphérique
[Termes IGN] surcharge océaniqueRésumé : (auteur) Monitoring vertical land motions (VLMs) at the level of 0.1 mm/yr remains one of the most challenging scientific applications of global navigation satellite systems (GNSS). Such small rates of change can result from climatic and tectonic phenomena, and their detection is important to many solid Earth-related studies, including the prediction of coastal sea-level change and the understanding of intraplate deformation. Reaching a level of precision allowing to detect such small signals requires a thorough understanding of the stochastic variability in GNSS VLM time series. This paper investigates how the aperiodic part of non-tidal atmospheric and oceanic loading (NTAOL) deformations influences the stochastic properties of VLM time series. Using the time series of over 10,000 stations, we describe the impact of correcting for NTAOL deformation on 5 complementary metrics, namely: the repeatability of position residuals, the power-spectrum of position residuals, the estimated time-correlation properties, the corresponding velocity uncertainties, and the spatial correlation of the residuals. We show that NTAOL deformations cause a latitude-dependent bias in white noise plus power-law model parameter estimates. This bias is significantly mitigated when correcting for NTAOL deformation, which reduces velocity uncertainties at high latitudes by 70%. Therefore, removing NTAOL deformation before the statistical analysis of VLM time series might help to detect subtle VLM signals in these areas. Our spatial correlation analysis also reveals a seasonality in the spatial correlation of the residuals, which is reduced after removing NTAOL deformation, confirming that NTAOL is a clear source of common-mode errors in GNSS VLM time series. Numéro de notice : A2021-783 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1029/2021JB022370 Date de publication en ligne : 01/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1029/2021JB022370 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98954
in Journal of geophysical research : Solid Earth > vol 126 n° 9 (September 2021) . - n° e2021JB022370[article]Statistical analysis of vertical land motions and sea level measurements at the coast / Kevin Gobron (2021)
Titre : Statistical analysis of vertical land motions and sea level measurements at the coast Titre original : Analyse statistique des mesures des mouvement verticaux du sol et du niveau de la mer à la côte Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kevin Gobron, Auteur ; Olivier de Viron, Directeur de thèse ; Michel Van Camp, Directeur de thèse Editeur : La Rochelle : Université de La Rochelle Année de publication : 2021 Autre Editeur : Liège [Belgique] : Université de Liège (siège) Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en co-tutelle présentée pour obtenir le grade de Docteur de La Rochelle Université et et de Docteur en Sciences de Liège Université, Discipline : Terre solide et enveloppes superficiellesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] aménagement du littoral
[Termes IGN] amplitude
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] déformation verticale de la croute terrestre
[Termes IGN] données marégraphiques
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] montée du niveau de la mer
[Termes IGN] positionnement par GNSS
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surcharge océaniqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Assurer la stabilité à long-terme des mesures du niveau de la mer à la côte est un enjeu essentiel à une gestion durable des territoires littoraux. Pour ce faire, les scientifiques reposent essentiellement sur deux techniques de mesure complémentaires : la marégraphie, qui permet de mesurer l’évolution du niveau de la mer par rapport à la côte, et la géodésie spatiale, qui permet de mesurer les mouvements verticaux de la côte elle-même, par rapport au centre de la terre. Ces techniques sont complémentaires car la correction des mouvements verticaux estimés par géodésie permet d’obtenir des mesures géocentriques du niveau de la mer à la cote, et donc de mieux comprendre l’origine des changements du niveau de la mer. Afin d’estimer et améliorer la stabilité et la qualité de ces deux sources d’informations, cette thèse propose des développements méthodologiques dédiés à l’estimation de la précision de chaque type d’observation, et en étudie les sources d’erreurs potentielles. Note de contenu : 1- Introduction
2- Estimation of deterministic parameters from observations
3- Estimation of stochastic parameters from observations
4- Elements of geodetic time series analysis
5- Event detection using hypothesis testing in linear models
6- Assessment of tide gauge sensor offsets in the presence of scale errors
7- Assessment of tide gauges biases and precisions by the combination of multiple co-located time series
8- Investigating the potential of the nonlinear LS-VCE method for the stochastic modelling of GNSS position time series
9- Impact of offsets on the stochastic modelling of GNSS position time series
10- Spatial and temporal properties of the stochastic variability in the position time series of over 10,000 stations
11- Influence of non-tidal atmospheric and oceanic loading on the stochastic properties of vertical land motion time series
12- Conclusions & perspectivesNuméro de notice : 28669 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Terre solide et enveloppes superficielles : La Rochelle : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Littoral, Environnement et Sociétés LIENs DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03566564 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99881
