Reciprocity and sensitivity kernels for sea level fingerprints
Reciprocity and sensitivity kernels for sea level fingerprints
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海平面指纹的互易性和灵敏度内核
DOI：
10.1093/gji/ggad434
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发表时间：
2024
影响因子：
2.8
通讯作者：
Al-Attar D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Al-Attar D
建立了含旋转反馈的弹性海平面指纹问题的互易定理。在最简单的形式中，这些结果表明，由于在x ′处融化单位点质量的冰而导致的在x ′处的海平面变化等于由于在x处融化单位点质量的冰而导致的在x ′处的海平面变化。无论海岸线的几何形状或弹性地球结构的横向变化如何，这种同一性都是成立的。利用互易定理，可以很容易地推导出海平面和相关观测量相对于冰荷载的灵敏度核。值得注意的是，使用标准指纹代码计算灵敏度内核是可能的，尽管对于某些类型的可观察的，必须考虑指纹问题的轻微概括。这些结果在沿海灾害评估中是有用的，并在现代海平面变化的研究中有一系列的应用。为了说明后一点，我们使用灵敏度内核调查两个广泛使用的方法估计，分别从卫星重力，冰盖质量损失和全球平均海平面上升率从卫星测高。虽然我们的分析是理想化的，在某些方面，我们确定的系统误差的5%，由于使用简化的海平面物理。至关重要的是，计算相关的敏感性内核不仅提供了一种手段，了解现有方法中的偏差来源，但将有助于设计新的和改进的数据同化技术。
Reciprocity theorems are established for the elastic sea level fingerprint problem including rotational feedbacks. In their simplest form, these results show that the sea level change at a locationxdue to melting a unit point mass of ice atx′ is equal to the sea level change atx′ due to melting a unit point mass of ice atx. This identity holds irrespective of the shoreline geometry or of lateral variations in elastic Earth structure. Using the reciprocity theorems, sensitivity kernels for sea level and related observables with respect to the ice load can be readily derived. It is notable that calculation of the sensitivity kernels is possible using standard fingerprint codes, though for some types of observable a slight generalization to the fingerprint problem must be considered. These results are of use within coastal hazard assessment and have a range of applications within studies of modern-day sea level change. To illustrate the latter point, we use sensitivity kernels to investigate two widely used methods for estimating, respectively, ice sheet mass loss from satellite gravity, and rates of global mean sea level rise from satellite altimetry. Though our analysis is idealized in some respects, we identify systematic errors of order 5 per cent due to the use of simplified sea level physics. Crucially, calculation of the relevant sensitivity kernels provides not only a means for understanding sources of bias in existing methods, but will aid in the design of new and improved data-assimilation techniques.
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