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Enregistrement W203629831

Geostatistical mapping and spatial variability of surficial sediment types on the Beaufort Sea shelf based on grain size data

2012· article· en· W203629831 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kerstin Jerosch, V E Kostylev, S M Blasco

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBathymetrySedimentGeologyArcticContinental shelfSea iceOceanographyGeomorphology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nearshore Beaufort Sea is a sensitive marine environment that is also the focus of oil and gas exploration. Offshore, the Beaufort Sea contains large potential reserves of hydrocarbons. Any future exploitation of these resources will present unique engineering challenges and will require an understanding of the processes that govern stability, nearshore morphology and sediment properties in the extensive shallow coastal zone of the Beaufort Sea shelf. Knowledge of the surficial sediment distribution is, therefore, necessary to provide a framework for understanding sediment stability, sediment transport, platform foundation conditions and to balance engineering challenges with environmental concerns, resource development and precautionary sustainable management. We describe an approach for a quality controlled mapping of grain sizes and sediment textures for the Beaufort Sea shelf in the Canadian Arctic. The approach is based on grain size data sampled during the period 1969-2008. A replenishment of grain size data since the 1980’s, as well as the consideration of correlating parameters (bathymetry, slope and sediment input) to a cokriging algorithm, amends the former way of mapping the surficial sediments of the Beaufort Sea shelf. \nSubsequent to data processing and applying autocorrelation, four single grids (clay, silt, sand and gravel) were generated from grain size data by ordinary kriging and cokriging. Cokriging also considered parameters that influence sediment texture such as bathymetry, slope, cost distance from the Mackenzie River and data anisotropy (directional dependency). The cokriging algorithm expressed as a variogram was quality controlled by cross-validation and predicted standard errors (PSEs). PSE values express a maximum deviation of modeled from the real values and therefore help to estimate the quality in these regions regarding the interpolation results for each grain size range. A sediment type classification scheme applied to the set of clay, silt, sand and gravel content maps resulted in a sediment type map of the Beaufort Sea shelf. \nThe PSEs of ordinary kriging and cokriging have been compared and showed that the cokriging technique provided superior interpolation results for silt and slightly improved results for clay and sand. Cokriging was able to capture most of the small variations in the sediment texture distribution. Furthermore, reduced nugget effects confirmed that the cost distance grid was a better indicator for sediment texture when compared to bathymetry and slope. For gravel, ordinary kriging achieved better prediction probabilities and was, therefore, used for generation of the distribution map for this grain size class. \nThe use of cokriging and ordinary kriging greatly enhanced interpolation estimates without additional sampling. Especially in nearshore regions, like the Beaufort Sea shelf, geostatistical interpolation techniques are very useful for evaluating seabed sediment texture because sampling is often difficult or impossible due to ice conditions or even prohibited near oil platforms. The described methodology along with the inclusion of recent data, provided an improved mapping of the surficial sediments of the Beaufort Sea shelf.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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