Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Prediction of Earth Rotation Parameters With the Use of Rapid Products From IGS, Code and GFZ Data Centres Using ARIMA and Kriging - A Comparison

Tytuł:
Prediction of Earth Rotation Parameters With the Use of Rapid Products From IGS, Code and GFZ Data Centres Using ARIMA and Kriging - A Comparison
Autorzy:
Michalczak, Maciej
Ligas, Marcin
Kudrys, Jacek
Tematy:
ARIMA
kriging
polar motion
length of day
earth rotation parameters
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Centrum Badań Kosmicznych PAN
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Źródło:
Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy; 2022, 57, Special Issue 1; 275--289
2083-6104
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Real-time prediction of Earth Orientation Parameters is necessary for many advanced geodetic and astronomical tasks including positioning and navigation on Earth and in space. Earth Rotation Parameters (ERP) are a subset of EOP, consisting of coordinates of the Earth’s pole (PMx, PMy) and UT1-UTC (or Length of Day - LOD). This paper presents the ultra-short-term (up to 15 days into the future) and short-term (up to 30 days into the future) ERP prediction using geostatistical method of ordinary kriging and autoregressive integrated moving average (ARIMA) model. This contribution uses rapid GNSS products EOP 14 12h from IGS, CODE and GFZ and also IERS final products - IERS EOP 14 C04 12h (IAU2000A). The results indicate that the accuracy of ARIMA prediction for each ERP is better for ultra-short prediction. The maximum differences between methods for first few days of 15-day predictions are around 0.32 mas (PMx), 0.23 mas (PMy) and 0.004 ms (LOD) in favour of ARIMA model. The maximum differences of Mean Absolute Prediction Errors (MAPEs) on the last few days of 30-day predictions are 1.91 mas (PMx), 0.30 mas (PMy) and 0.026 ms (LOD) with advantage to kriging method. For all ERPs the differences of MAPEs for time series from various analysis centres are not significant and vary up to maximum value of around 0.05 mas (PMx), 0.04 mas (PMy) and 0.005 ms (LOD).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies