Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina

Autores
Cornero, Cecilia; Pereira, Ayelén; Pacino, María Cristina; Balparda, Laura
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Los modelos geopotenciales globales recientes representan una gran mejora en muchas aplicaciones relacionadas con el modelado del campo gravitatorio. Estos modelos ofrecen una mayor precisión en la resolución del geoide y del campo gravitatorio. En esta investigación son analizados y comparados en Argentina los modelos más recientes derivados de las misiones GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) y LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite), tales como los EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), junto con el último de la serie EGM (Earth Gravitational Model), con el objetivo de determinar cuál es el que mejor se adapta a este país. Se presentan y analizan las diferencias entre los distintos modelos y los valores de ondulación geoidal (calculados a partir de datos altimétricos de GPS y nivelación) y de anomalías de gravedad (obtenidas a través de campañas gravimétricas terrestres). El modelo satelital que mejor se adapta es aquél que presenta la menor diferencia respecto a los datos terrestres de anomalías de gravedad y ondulación. A tales fines, se adoptó un criterio de selección de modelos, considerando los que presentaron menor dispersión de los residuos y medidas estadísticas de posición central de éstos próximos a cero. No obstante, un modelo con medidas estadísticas de posición central distante de cero, pero con una muy baja dispersión podría ser seleccionado corrigiendo los datos mediante una simple transformación que permita obtener medidas de posición central próximas a cero, manteniendo una baja dispersión de los residuos. La información estadística de los residuos se resume en un gráfico de caja o boxplot que permite visualizar cómo los datos están distribuidos o dispersos, basado en medidas “robustas” para cada uno de los modelos. Los residuos de anomalías de gravedad de los modelos EGM 2008, EIGEN.6C3stat y EIGEN.6C2 son los que presentaron los mejores resultados estadísticos. En cambio, los residuos de los modelos EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 y GOCO03S mostraron una mayor dispersión. Finalmente, el modelo GIF 48 se ubicó en un orden intermedio entre el primer y el segundo grupo. Un comportamiento similar se observó a partir de los residuos de ondulación geoidal. En consecuencia, los modelos que presentaron mejores resultados fueron aquellos que incluyen en su determinación información de misiones satelitales y de campañas terrestres.
rth geopotential models represent a great improvement on several applications related to the gravity field modeling. These models offer a high precision in the resolution of the geoid and in the Earth’s gravity field. In this investigation, the most recent Earth geopotential models derived from GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) and LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite) missions, like EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), together with the latest model from EGM (Earth Gravitational Model) series, are analyzed and compared in Argentina, aiming to know which one fits better in the country. The differences between these models and values of geoid undulation (calculated with altimetry data provided from GPS and spirit leveling) and gravity anomalies (obtained from terrestrial gravimetric campaigns) are presented and analyzed. The satellite model that presents a better fitting is the one having the lower differences with the terrestrial data (gravity anomalies and undulation values). For that purpose, a selection model criteria was adopted, considering the ones that presented a lower residual bias and statistical measures of central tendency close to zero. The residual statistical information is summarized in a boxplot that shows how the data is distributed, based on “robust” measures for each model. The gravity anomaly residuals of the EGM 2008, EIGEN.6C3stat and EIGEN.6C2 models were the ones that presented the best statistical results. On the other hand, the residuals of the models EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 and GOCO03S showed a higher variability. Finally, the GIF 48 model can be placed between the first and second group. A similar behavior was detected for the geoid undulation residuals. In consequence, the Earth geopotential models that perform better results were those that include in their calculation data from satellite missions and terrestrial information.
Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas
Materia
Geofísica
Medioambiente
Modelo de Geopotencial
Argentina
GRACE
GOCE
EIGEN
EGM
Geopotential model
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183220

id SEDICI_49e6d5604b842055cbff93748b2fe1f1
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183220
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Comparación de los modelos geopotenciales recientes en ArgentinaComparison of recent geopotential models in ArgentinaCornero, CeciliaPereira, AyelénPacino, María CristinaBalparda, LauraGeofísicaMedioambienteModelo de GeopotencialArgentinaGRACEGOCEEIGENEGMGeopotential modelLos modelos geopotenciales globales recientes representan una gran mejora en muchas aplicaciones relacionadas con el modelado del campo gravitatorio. Estos modelos ofrecen una mayor precisión en la resolución del geoide y del campo gravitatorio. En esta investigación son analizados y comparados en Argentina los modelos más recientes derivados de las misiones GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) y LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite), tales como los EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), junto con el último de la serie EGM (Earth Gravitational Model), con el objetivo de determinar cuál es el que mejor se adapta a este país. Se presentan y analizan las diferencias entre los distintos modelos y los valores de ondulación geoidal (calculados a partir de datos altimétricos de GPS y nivelación) y de anomalías de gravedad (obtenidas a través de campañas gravimétricas terrestres). El modelo satelital que mejor se adapta es aquél que presenta la menor diferencia respecto a los datos terrestres de anomalías de gravedad y ondulación. A tales fines, se adoptó un criterio de selección de modelos, considerando los que presentaron menor dispersión de los residuos y medidas estadísticas de posición central de éstos próximos a cero. No obstante, un modelo con medidas estadísticas de posición central distante de cero, pero con una muy baja dispersión podría ser seleccionado corrigiendo los datos mediante una simple transformación que permita obtener medidas de posición central próximas a cero, manteniendo una baja dispersión de los residuos. La información estadística de los residuos se resume en un gráfico de caja o boxplot que permite visualizar cómo los datos están distribuidos o dispersos, basado en medidas “robustas” para cada uno de los modelos. Los residuos de anomalías de gravedad de los modelos EGM 2008, EIGEN.6C3stat y EIGEN.6C2 son los que presentaron los mejores resultados estadísticos. En cambio, los residuos de los modelos EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 y GOCO03S mostraron una mayor dispersión. Finalmente, el modelo GIF 48 se ubicó en un orden intermedio entre el primer y el segundo grupo. Un comportamiento similar se observó a partir de los residuos de ondulación geoidal. En consecuencia, los modelos que presentaron mejores resultados fueron aquellos que incluyen en su determinación información de misiones satelitales y de campañas terrestres.rth geopotential models represent a great improvement on several applications related to the gravity field modeling. These models offer a high precision in the resolution of the geoid and in the Earth’s gravity field. In this investigation, the most recent Earth geopotential models derived from GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) and LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite) missions, like EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), together with the latest model from EGM (Earth Gravitational Model) series, are analyzed and compared in Argentina, aiming to know which one fits better in the country. The differences between these models and values of geoid undulation (calculated with altimetry data provided from GPS and spirit leveling) and gravity anomalies (obtained from terrestrial gravimetric campaigns) are presented and analyzed. The satellite model that presents a better fitting is the one having the lower differences with the terrestrial data (gravity anomalies and undulation values). For that purpose, a selection model criteria was adopted, considering the ones that presented a lower residual bias and statistical measures of central tendency close to zero. The residual statistical information is summarized in a boxplot that shows how the data is distributed, based on “robust” measures for each model. The gravity anomaly residuals of the EGM 2008, EIGEN.6C3stat and EIGEN.6C2 models were the ones that presented the best statistical results. On the other hand, the residuals of the models EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 and GOCO03S showed a higher variability. Finally, the GIF 48 model can be placed between the first and second group. A similar behavior was detected for the geoid undulation residuals. In consequence, the Earth geopotential models that perform better results were those that include in their calculation data from satellite missions and terrestrial information.Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas2016info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf24-34http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183220spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1852-7744info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:41:58Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183220Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:41:59.045SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
Comparison of recent geopotential models in Argentina
title Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
spellingShingle Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
Cornero, Cecilia
Geofísica
Medioambiente
Modelo de Geopotencial
Argentina
GRACE
GOCE
EIGEN
EGM
Geopotential model
title_short Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
title_full Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
title_fullStr Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
title_full_unstemmed Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
title_sort Comparación de los modelos geopotenciales recientes en Argentina
dc.creator.none.fl_str_mv Cornero, Cecilia
Pereira, Ayelén
Pacino, María Cristina
Balparda, Laura
author Cornero, Cecilia
author_facet Cornero, Cecilia
Pereira, Ayelén
Pacino, María Cristina
Balparda, Laura
author_role author
author2 Pereira, Ayelén
Pacino, María Cristina
Balparda, Laura
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Geofísica
Medioambiente
Modelo de Geopotencial
Argentina
GRACE
GOCE
EIGEN
EGM
Geopotential model
topic Geofísica
Medioambiente
Modelo de Geopotencial
Argentina
GRACE
GOCE
EIGEN
EGM
Geopotential model
dc.description.none.fl_txt_mv Los modelos geopotenciales globales recientes representan una gran mejora en muchas aplicaciones relacionadas con el modelado del campo gravitatorio. Estos modelos ofrecen una mayor precisión en la resolución del geoide y del campo gravitatorio. En esta investigación son analizados y comparados en Argentina los modelos más recientes derivados de las misiones GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) y LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite), tales como los EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), junto con el último de la serie EGM (Earth Gravitational Model), con el objetivo de determinar cuál es el que mejor se adapta a este país. Se presentan y analizan las diferencias entre los distintos modelos y los valores de ondulación geoidal (calculados a partir de datos altimétricos de GPS y nivelación) y de anomalías de gravedad (obtenidas a través de campañas gravimétricas terrestres). El modelo satelital que mejor se adapta es aquél que presenta la menor diferencia respecto a los datos terrestres de anomalías de gravedad y ondulación. A tales fines, se adoptó un criterio de selección de modelos, considerando los que presentaron menor dispersión de los residuos y medidas estadísticas de posición central de éstos próximos a cero. No obstante, un modelo con medidas estadísticas de posición central distante de cero, pero con una muy baja dispersión podría ser seleccionado corrigiendo los datos mediante una simple transformación que permita obtener medidas de posición central próximas a cero, manteniendo una baja dispersión de los residuos. La información estadística de los residuos se resume en un gráfico de caja o boxplot que permite visualizar cómo los datos están distribuidos o dispersos, basado en medidas “robustas” para cada uno de los modelos. Los residuos de anomalías de gravedad de los modelos EGM 2008, EIGEN.6C3stat y EIGEN.6C2 son los que presentaron los mejores resultados estadísticos. En cambio, los residuos de los modelos EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 y GOCO03S mostraron una mayor dispersión. Finalmente, el modelo GIF 48 se ubicó en un orden intermedio entre el primer y el segundo grupo. Un comportamiento similar se observó a partir de los residuos de ondulación geoidal. En consecuencia, los modelos que presentaron mejores resultados fueron aquellos que incluyen en su determinación información de misiones satelitales y de campañas terrestres.
rth geopotential models represent a great improvement on several applications related to the gravity field modeling. These models offer a high precision in the resolution of the geoid and in the Earth’s gravity field. In this investigation, the most recent Earth geopotential models derived from GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) and LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite) missions, like EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), together with the latest model from EGM (Earth Gravitational Model) series, are analyzed and compared in Argentina, aiming to know which one fits better in the country. The differences between these models and values of geoid undulation (calculated with altimetry data provided from GPS and spirit leveling) and gravity anomalies (obtained from terrestrial gravimetric campaigns) are presented and analyzed. The satellite model that presents a better fitting is the one having the lower differences with the terrestrial data (gravity anomalies and undulation values). For that purpose, a selection model criteria was adopted, considering the ones that presented a lower residual bias and statistical measures of central tendency close to zero. The residual statistical information is summarized in a boxplot that shows how the data is distributed, based on “robust” measures for each model. The gravity anomaly residuals of the EGM 2008, EIGEN.6C3stat and EIGEN.6C2 models were the ones that presented the best statistical results. On the other hand, the residuals of the models EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 and GOCO03S showed a higher variability. Finally, the GIF 48 model can be placed between the first and second group. A similar behavior was detected for the geoid undulation residuals. In consequence, the Earth geopotential models that perform better results were those that include in their calculation data from satellite missions and terrestrial information.
Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas
description Los modelos geopotenciales globales recientes representan una gran mejora en muchas aplicaciones relacionadas con el modelado del campo gravitatorio. Estos modelos ofrecen una mayor precisión en la resolución del geoide y del campo gravitatorio. En esta investigación son analizados y comparados en Argentina los modelos más recientes derivados de las misiones GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment), GOCE (Gravity field and Ocean Circulation Explorer), CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) y LAGEOS (LAser GEOdynamics Satellite), tales como los EIGENs (European Improved Gravity model for the Earth by New techniques), junto con el último de la serie EGM (Earth Gravitational Model), con el objetivo de determinar cuál es el que mejor se adapta a este país. Se presentan y analizan las diferencias entre los distintos modelos y los valores de ondulación geoidal (calculados a partir de datos altimétricos de GPS y nivelación) y de anomalías de gravedad (obtenidas a través de campañas gravimétricas terrestres). El modelo satelital que mejor se adapta es aquél que presenta la menor diferencia respecto a los datos terrestres de anomalías de gravedad y ondulación. A tales fines, se adoptó un criterio de selección de modelos, considerando los que presentaron menor dispersión de los residuos y medidas estadísticas de posición central de éstos próximos a cero. No obstante, un modelo con medidas estadísticas de posición central distante de cero, pero con una muy baja dispersión podría ser seleccionado corrigiendo los datos mediante una simple transformación que permita obtener medidas de posición central próximas a cero, manteniendo una baja dispersión de los residuos. La información estadística de los residuos se resume en un gráfico de caja o boxplot que permite visualizar cómo los datos están distribuidos o dispersos, basado en medidas “robustas” para cada uno de los modelos. Los residuos de anomalías de gravedad de los modelos EGM 2008, EIGEN.6C3stat y EIGEN.6C2 son los que presentaron los mejores resultados estadísticos. En cambio, los residuos de los modelos EIGEN.6S2, GO.CONS.GCF.2.TIM.R4 y GOCO03S mostraron una mayor dispersión. Finalmente, el modelo GIF 48 se ubicó en un orden intermedio entre el primer y el segundo grupo. Un comportamiento similar se observó a partir de los residuos de ondulación geoidal. En consecuencia, los modelos que presentaron mejores resultados fueron aquellos que incluyen en su determinación información de misiones satelitales y de campañas terrestres.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Articulo
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183220
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183220
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1852-7744
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
24-34
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064427900600320
score 13.22299