An Improved Method of Extremal Value Analysis of Arctic Sea Ice Thickness Derived From Upward Looking Sonar Ice Data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Beaufort Sea, observations of extreme draft sea ice features havebeen identified from upward looking sonar (ULS) datasets spanning severalyears. Using analysis methods from extreme value theory, the estimated 100-yearreturn values of the maximum ice draft have been derived. In addition, theapplicability of these statistical techniques to the Northeast Greenland iceregime is examined using one year of ULS data at two locations from 2008 to2009. The methods have been developed for the Beaufort Sea region andsubsequently, further refined for use in estimating extreme ice hazards offNortheast Greenland. These estimates provide inputs to the design of offshoreplatforms and ships in support of oil and gas activities in these ice-infestedwaters. Previous studies in the Canadian Beaufort Sea derived an empirical upperlimit on the maximum sea ice thickness resulting from deformation processesbased on the relationship of maximum ice thickness as a function ofsimultaneous values of undeformed ice thickness. Using the more extensive ULSice keel data sets now available, these methods were re-evaluated and updated. Similar analyses were carried out on ice thickness measurements obtained offNortheast Greenland which reveal distinct differences in the ice regime ofthese two geographical areas. Improvements to extremal value statistical analysis methods for longrecurrence intervals of 100 years for ice draft (D100) are based on the threeparameter Weibull distribution which has been optimized for application to verylarge sea ice keels using a peak over threshold selection approach. Theseresults were compared to the maximum draft limit and undeformed ice thicknessrelationship. We developed techniques to refine at a high resolution the lowerthreshold on maximum draft and examine the implications of this filtering onD100. This is an important consideration as selecting the lower maximum draftthreshold is a balance between retaining enough observations to ensurestatistical robustness and sampling only the extreme tail of the maximum draftdistribution. Methods for performing these statistical analyses arepresented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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