Ganga‐Brahmaputra river discharge from Jason‐2 radar altimetry: An update to the long‐term satellite‐derived estimates of continental freshwater forcing flux into the Bay of Bengal
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 discusses the use of Jason‐2 radar altimeter measurements to estimate the Ganga‐Brahmaputra surface freshwater flux into the Bay of Bengal for the period mid‐2008 to December 2011. A previous estimate was generated for 1993–2008 using TOPEX‐Poseidon, ERS‐2 and ENVISAT, and is now extended using Jason‐2. To take full advantages of the new availability of in situ rating curves, the processing scheme is adapted and the adjustments of the methodology are discussed here. First, using a large sample of in situ river height measurements, we estimate the standard error of Jason‐2–derived water levels over the Ganga and the Brahmaputra to be respectively of 0.28 m and 0.19 m, or less than ∼4% of the annual peak‐to‐peak variations of these two rivers. Using the in situ rating curves between water levels and river discharges, we show that Jason‐2 accurately infers Ganga and Brahmaputra instantaneous discharges for 2008–2011 with mean errors ranging from ∼2180 m 3 /s (6.5%) over the Brahmaputra to ∼1458 m 3 /s (13%) over the Ganga. The combined Ganga‐Brahmaputra monthly discharges meet the requirements of acceptable accuracy (15–20%) with a mean error of ∼16% for 2009–2011 and ∼17% for 1993–2011. The Ganga‐Brahmaputra monthly discharge at the river mouths is then presented, showing a marked interannual variability with a standard deviation of ∼12500 m 3 /s, much larger than the data set uncertainty. Finally, using in situ sea surface salinity observations, we illustrate the possible impact of extreme continental freshwater discharge event on the northern Bay of Bengal as observed in 2008.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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