Source bearing estimation in the Arctic Ocean using ice-mounted geophones
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the use of geophones mounted on the surface of Arctic sea ice for estimating the bearing to acoustic sources in the water column. The approach is based on measuring ice seismic waves for which the direction of particle motion is oriented radially outward from the source. However, the analysis is complicated by the fact that sea ice supports several types of seismic waves, producing complex particle motion that includes significant nonradial components. To suppress seismic waves with transverse particle motion, seismic polarization filters are applied in conjunction with a straightforward rotational analysis (computation of particle-motion power as a function of angle). The polarization filters require three-dimensional (3D) measurements of particle motion, and apply theoretical phase relationships between vertical and horizontal components for the various waves types. In addition, the 180 degrees ambiguity inherent in the rotational analysis can be resolved with 3D measurements by considering particle motion in the vertical-radial plane. Arctic field trials were carried out involving two components. First, a hammer source was used to selectively excite the various ice seismic waves to investigate their propagation properties and relative importance in bearing estimation. Second, impulsive acoustic sources were deployed in the water column at a variety of bearings and ranges from 200-1000 m. For frequencies up to 250 Hz, source bearings are typically estimated to within an average absolute error of approximately 100.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».