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dc.contributor.author
Cornero, Cecilia
dc.contributor.author
Pereira, Ayelen
dc.contributor.author
Pacino, Maria Cristina
dc.contributor.author
Balparda, Laura Rita
dc.date.available
2022-12-14T13:12:28Z
dc.date.issued
2016-11
dc.identifier.citation
Cornero, Cecilia; Pereira, Ayelen; Pacino, Maria Cristina; Balparda, Laura Rita; Comparación de modelos geopotenciales recientes en Argentina; Asociación Argentina De Geofísicos Y Geodestas; Geoacta; 41; 1; 11-2016; 87-97
dc.identifier.issn
1852-7744
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/181093
dc.description.abstract
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.
dc.description.abstract
Recent Earth 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.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Asociación Argentina De Geofísicos Y Geodestas
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
MODELOS GEOPOTENCIALES
dc.subject
GEOIDE
dc.subject
GRAVEDAD
dc.subject
ARGENTINA
dc.subject.classification
Geociencias multidisciplinaria
dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Comparación de modelos geopotenciales recientes en Argentina
dc.title
Comparison of recent geopotential models in Argentina
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-12-02T14:57:00Z
dc.journal.volume
41
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
87-97
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
Buenos Aires
dc.description.fil
Fil: Cornero, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pereira, Ayelen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Departamento de Geotopocartografia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pacino, Maria Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Balparda, Laura Rita. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura; Argentina
dc.journal.title
Geoacta
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852-77442016000100003
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