The files contain metadata for the article: Lenczuk, A., Ndehedehe, Ch., Klos, A., & Bogusz, J. (2023). The study of large-scale variability in total water storage within the context of modern satellite gravity missionsStudying spatio-temporal patterns of vertical displacements caused by groundwater mass changes observed with GPS. Remote Sensing of Environment, 292, 113597. DOI: 10.1016/j.rse.2023.113597.
We have included values of linear trend and its uncertainty of vertical displacements induced by groundwater masses estimated for Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mascon solution and Global Positioning System (GPS) for global gridded data and selected GPS stations. We have also included time series of vertical displacements induced by groundwater masses. Groundwater time series are determined using GRACE-derived, GPS-observed, and WaterGAP Global Hydrological Model (WGHM)-predicted vertical displacements.
This is the result of the National Science Center (NCN) project, Poland, grant number UMO-2021/41/N/ ST10/01472.
W plikach znajdują się metadane do artykułu: Lenczuk, A., Ndehedehe, Ch., Klos, A., & Bogusz, J. (2023). The study of large-scale variability in total water storage within the context of modern satellite gravity missionsStudying spatio-temporal patterns of vertical displacements caused by groundwater mass changes observed with GPS. Remote Sensing of Environment, 292, 113597. DOI: 10.1016/j.rse.2023.113597.
W plikach uwzględniliśmy wartości trendu liniowego i jego niepewność w odniesieniu do przemieszczeń pionowych wywołanych przez masy wód gruntowych, oszacowane dla rozwiązania maskonowego z GRACE (ang. Gravity Recovery and Climate Experiment) oraz GPS (ang. Global Positioning System) dla globalnych danych i wybranych stacji GPS. W plikach uwzględniliśmy również szeregi czasowe przemieszczeń pionowych wywołanych przez masy wód gruntowych. Szeregi czasowe wód gruntowych są określane na podstawie przemieszczeń pionowych uzyskanych z GRACE, GPS oraz globalnego modelu hydrologicznego WGHM (ang. WaterGAP Global Hydrological Model).
Dane są wynikiem realizacji projektu Narodowego Centrum Nauki (NCN), grant nr UMO-2021/41/N/ ST10/01472.
(2025-09)