Quantifying the uncertainty of geoacoustic parameter estimates for the New Jersey shelf by inverting air gun data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes geoacoustic inversion of low frequency air gun data acquired during an experiment on the New Jersey shelf. Hybrid optimization and Bayesian inversion techniques based on matched field processing were applied to multiple shots from three air gun data sets recorded by a vertical line array in a long-range shallow water geometry. For the Bayesian inversions, full data error covariance matrix was estimated from a set of consecutive shots that had high temporal coherence and small spatial variation in source position. The effect of different data error information on the geoacoustic parameter uncertainty estimates was investigated by using the full data error covariance matrix, a diagonalized version of the full error covariance, and a diagonal matrix with identical variances. The comparison demonstrated that inversion using the full data error information provided the most reliable parameter uncertainty estimates. The inversions were highly sensitive to the near sea floor geoacoustic parameters, including sediment attenuation, of a simple single-layer geoacoustic model. The estimated parameter values of the model were consistent with depth averaged values (over wavelength scales) of a high resolution geoacoustic model developed from extensive ground truth information. The interpretation of the frequency dependence of the estimated attenuation is also discussed.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle