중우기 기반 선형 회귀 분석을 통한 중력 회복 및 기후 실험 위성 관측 데이터 공백 채우기

지난 20년 동안, 중력 회복 및 기후 실험 (GRACE) 위성 임무와 그 후속 임무인 GRACE-follow on (GRACE-FO)는 기후 연구에서 중요한 역할을 해왔습니다. 그러나 이 임무 동안 및 그 사이의 특정 관측치가 없다는 것은 지속적인 도전 과제를 제시했습니다. 이 문제를 수학적 및 통계적 방법으로 해결하려는 수많은 연구가 있었음에도 불구하고, 확실한 최적 접근 방식은 확립되지 않았습니다. 본 연구는 GRACE 데이터 유형인 마스콘 및 구형 고유계수(SHC)에서 데이터 공백을 극복하기 위한 실용적인 해결책으로 선형 회귀 분석(LRA)을 소개합니다. 제안된 방법론은 중우기 패턴에 맞추어져 있으며, 데이터 공백을 채우는 데 효과성을 보여줍니다. 접근법을 검증하기 위해 총 수자원 저장량(TWS)의 변화를 모니터링하면서 8개의 유역에 걸쳐 글로벌 분석을 실시했습니다. 결과는 Swarm 미션, 지오데지 및 지오정보 연구소(IGG), Quantum Frontiers(QF), 그리고 Singular Spectrum Analysis(SSA) 계수의 데이터를 포함한 다양한 측지 제품과 비교되었습니다. 추가 검증을 위해 GRACE 관측치 내에 인위적인 데이터 공백이 도입되었습니다. 이 연구는 다른 공백 채우기 접근 방식과 비교할 때 중우기 방법의 효과를 강조하며, 공백 채우기 결과와 GRACE의 SHC 간에 강한 유사성을 보여주어 절대 상대 오차가 0에 가까워지는 것을 보였습니다. 마스콘 접근법에서는 결정계수(R2)가 모든 달에 대해 91%를 초과했습니다. 본 연구는 정확한 오차 추정치를 갖춘 즉시 사용할 수 있는 공백 채우기 제품인 SHC와 부드럽게 격자화된 관측치를 제공합니다. 이 자원들은 이제 다양한 응용 프로그램에 접근 가능하여 과학 공동체에 귀중한 도구를 제공합니다.