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GNSSseg, a statistical method for the segmentation of daily GNSS IWV time series / Annarosa Quarello in Remote sensing, vol 14 n° 14 (July-2 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 14 (July-2 2022) . - n° 3379 Titre : GNSSseg, a statistical method for the segmentation of daily GNSS IWV time series Type de document : Article/Communication Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur Année de publication : 2022 Projets : VEGAN / Bock, Olivier Article en page(s) : n° 3379 Note générale : bibliographie This work was developed in the framework of the VEGA Project and supported by the CNRS Program LEFE/INSU. The contribution of the third author has been conducted as part of the Project Labex MME-DII (ANR11-LBX-0023-01) and within the FP2M Federation (CNRS FR 2036). Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] coordonnées GPS [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau Résumé : (auteur) Homogenization is an important and crucial step to improve the usage of observational data for climate analysis. This work is motivated by the analysis of long series of GNSS Integrated Water Vapour (IWV) data, which have not yet been used in this context. This paper proposes a novel segmentation method called segfunc that integrates a periodic bias and a heterogeneous, monthly varying, variance. The method consists in estimating first the variance using a robust estimator and then estimating the segmentation and periodic bias iteratively. This strategy allows for the use of the dynamic programming algorithm, which is the most efficient exact algorithm to estimate the change point positions. The performance of the method is assessed through numerical simulation experiments. It is implemented in the R package GNSSseg, which is available on the CRAN. This paper presents the application of the method to a real data set from a global network of 120 GNSS stations. A hit rate of 32% is achieved with respect to available metadata. The final segmentation is made in a semi-automatic way, where the change points detected by three different penalty criteria are manually selected. In this case, the hit rate reaches 60% with respect to the metadata. Numéro de notice : A2022-575 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs14143379 Date de publication en ligne : 13/07/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14143379 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101294 [article]

Sensitivity of change-point detection and trend estimates to GNSS IWV time series properties / Khanh Ninh Nguyen in Atmosphere, vol 12 n° 9 (September 2021)  

Public [article]  inAtmosphere > vol 12 n° 9 (September 2021) . - n° 1102 Titre : Sensitivity of change-point detection and trend estimates to GNSS IWV time series properties Type de document : Article/Communication Auteurs : Khanh Ninh Nguyen, Auteur ; Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur Année de publication : 2021 Projets : VEGAN / Bock, Olivier Article en page(s) : n° 1102 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] coordonnées GNSS [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] incertitude géométrique [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau Résumé : (auteur) This study investigates the sensitivity of the GNSSseg segmentation method to change in: GNSS data processing method, length of time series (17 to 25 years), auxiliary data used in the integrated water vapor (IWV) conversion, and reference time series used in the segmentation (ERA-Interim versus ERA5). Two GNSS data sets (IGS repro1 and CODE REPRO2015), representative of the first and second IGS reprocessing, were compared. Significant differences were found in the number and positions of detected change-points due to different a priori ZHD models, antenna/radome calibrations, and mapping functions. The more recent models used in the CODE solution have reduced noise and allow the segmentation to detect smaller offsets. Similarly, the more recent reanalysis ERA5 has reduced representativeness errors, improved quality compared to ERA-Interim, and achieves higher sensitivity of the segmentation. Only 45–50% of the detected change-points are similar between the two GNSS data sets or between the two reanalyses, compared to 70–80% when the length of the time series or the auxiliary data are changed. About 35% of the change-points are validated with respect to metadata. The uncertainty in the homogenized trends is estimated to be around 0.01–0.02 kg m−2 year−1. Numéro de notice : A2021-791 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/atmos12091102 En ligne : https://doi.org/10.3390/atmos12091102 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98993 [article]

Sensitivity of segmentation of GNSS IWV time series and trend estimates to data properties / Khanh Ninh Nguyen (2021)  

Public Titre : Sensitivity of segmentation of GNSS IWV time series and trend estimates to data properties Type de document : Article/Communication Auteurs : Khanh Ninh Nguyen, Auteur ; Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur Editeur : Munich [Allemagne] : European Geosciences Union EGU Année de publication : 2021 Conférence : EGU 2021, General Assembly 19/04/2021 30/04/2021 en ligne OA Abstracts only Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau [Vedettes matières IGN] Traitement de données GNSS Numéro de notice : C2021-003 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-16099https://doi.org/10.5194/egusphere-e [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97597

Homogenizing GPS integrated water vapor time series: Benchmarking break detection methods on synthetic data sets / Roeland Van Malderen in Earth and space science, vol 7 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inEarth and space science > vol 7 n° 5 (May 2020) . - n° e2020EA001121 Titre : Homogenizing GPS integrated water vapor time series: Benchmarking break detection methods on synthetic data sets Type de document : Article/Communication Auteurs : Roeland Van Malderen, Auteur ; Eric Pottiaux, Auteur ; Anna Klos, Auteur ; P. Domonkos, Auteur ; Michal Elias, Auteur ; Tong Ning, Auteur ; Olivier Bock , Auteur ; J. Guijarro, Auteur ; F. Alshawaf, Auteur ; M. Hoseini, Auteur ; Annarosa Quarello , Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Projets : GNSS4SWEC / Bock, Olivier Article en page(s) : n° e2020EA001121 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] coordonnées GNSS [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] homogénéisation [Termes IGN] jeu de données [Termes IGN] prévision météorologique [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] station permanente [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau Résumé : (auteur) We assess the performance of different break detection methods on three sets of benchmark data sets, each consisting of 120 daily time series of integrated water vapor differences. These differences are generated from the Global Positioning System (GPS) measurements at 120 sites worldwide, and the numerical weather prediction reanalysis (ERA‐Interim) integrated water vapor output, which serves as the reference series here. The benchmark includes homogeneous and inhomogeneous sections with added nonclimatic shifts (breaks) in the latter. Three different variants of the benchmark time series are produced, with increasing complexity, by adding autoregressive noise of the first order to the white noise model and the periodic behavior and consecutively by adding gaps and allowing nonclimatic trends. The purpose of this “complex experiment” is to examine the performance of break detection methods in a more realistic case when the reference series are not homogeneous. We evaluate the performance of break detection methods with skill scores, centered root mean square errors (CRMSE), and trend differences relative to the trends of the homogeneous series. We found that most methods underestimate the number of breaks and have a significant number of false detections. Despite this, the degree of CRMSE reduction is significant (roughly between 40% and 80%) in the easy to moderate experiments, with the ratio of trend bias reduction is even exceeding the 90% of the raw data error. For the complex experiment, the improvement ranges between 15% and 35% with respect to the raw data, both in terms of RMSE and trend estimations. Numéro de notice : A2020-335 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod+Ext (2020- ) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1029/2020EA001121 Date de publication en ligne : 20/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1029/2020EA001121 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96837 [article]

Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability / Annarosa Quarello (2020)  

Public Titre : Development of new homogenisation methods for GNSS atmospheric data. Application to the analysis of climate trends and variability Titre original : Développement de nouvelles méthodes d'homogénéisation des données atmosphérique GNSS. Application à l'étude de la variabilité climatique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Annarosa Quarello , Auteur ; Olivier Bock , Directeur de thèse ; Emilie Lebarbier, Directeur de thèse Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2020 Autre Editeur : Paris : Institut de Physique du Globe de Paris IPGP Importance : 156 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] climat terrestre [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] homogénéisation [Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation) [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] programmation dynamique [Termes IGN] R (langage) [Termes IGN] régression linéaire [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] teneur intégrée en vapeur d'eau [Termes IGN] variabilité [Termes IGN] variance Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les séries longues de contenu intégré en vapeur d’eau (CIVE) mesurées par GNSS sont affectées par des inhomogénéités liées aux changements de l’instrumentation, de l’environnement et de la procédure de traitement des données. L’homogénéisation de ces séries est une étape cruciale pour les applications en climatologie. Du fait de la forte variabilité naturelle du CIVE, la segmentation doit être appliquée sur des différences de CIVE entre les observations GNSS et une référence qui dans notre application est actuellement la ré-analyse ERA-Interim. Nous avons développé une méthode de segmentation dédiée à la détection de changements abrupts dans la moyenne qui prend en compte un biais périodique et une variance hétérogène dans ces données. L’algorithme calcule dans un premier temps la variance mensuelle avec un estimateur robuste. Ensuite, il estime à nombre de ruptures fixe de manière itérative (i) le biais périodique et (ii) les positions des points de rupture et les moyennes du signal, pour tous les nombres de ruptures testés. Cette estimation est réalisée au sens du maximum de vraisemblance et s’appuie sur l’algorithme de programmation dynamique qui est le seul à fournir la solution exacte en un temps raisonnable. Finalement, le nombre optimal de ruptures est choisi à l’aide d’une méthode de sélection de modèle pénalisée. La méthode a été testée et optimisée à l’aide de simulations numériques et appliquée aux données de CIVE GNSS pour 120 stations du réseau IGS. Enfin, les informations de segmentation sont incluses dans un algorithme de régression linéaire qui est utilisé pour estimer les tendances. La méthode est implémentée dans le package R GNSSseg disponible sur le CRAN. Numéro de notice : 17618 Affiliation des auteurs : UMR IPGP-Géod (2020- ) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Environnement : IPGP : 2020 Organisme de stage : Equipe Géodésie (IPGP-IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 29/01/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03771164v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96984

A new segmentation method for the homogenisation of GNSS-derived IWV time-series / Annarosa Quarello (2020)  

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