Detecting Labrador Sea Water formation from space
Notice bibliographique
Résumé
In situ monitoring of deep water formation in the Labrador Sea is severely hampered by the harsh winter conditions in this area. Furthermore, the ongoing monitoring programs do not cover the entire Labrador Sea and are often summer observations. The network of satellite altimeters does not suffer from these limitations and could therefore give valuable additional information. Altimeters can in theory detect deep water formation, because the water column becomes denser during convection and therefore the sea surface becomes lower. This signal is small compared to variability in sea surface height induced by other sources, but when properly filtered and appropriately averaged in time and space, all four winters with Labrador Sea Water formation or renewal in the 1994–2009 period (1994, 1995, 2000, and 2008) have a clear large negative anomaly. The magnitude of this anomaly compares favorably with the range predicted by theory and in situ data analysis. Out of 16 winters, only one winter (2006) would be falsely identified as a deep convection winter based on its sea surface height anomaly signal, while the method did not miss a single deep convection winter. For most deep‒water‒formation winters even the spatial structure of the mixed layer depth distribution can be inferred.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».