Improved estimation of oceanographic climatology using empirical orthogonal functions and clustering
Notice bibliographique
Résumé
Vertical profiles of temperature, salinity, and sound speed velocity are used in numerous applications where accurate vertical profiles are crucial. Conventional climatological representations of vertical oceanographic profiles are based on mean or median profiles of historic data in a rectangular area containing the position in question. In areas containing oceanographic fronts mean profiles may not be representative for the profiles in the area and may even be unphysical. We propose a different approach to generate more realistic climatological estimates of the vertical profiles at a given time and position. The depth-dependent behaviours of all historic temperature and salinity profiles are classified by combining Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis with K-means clustering. All profiles with similar EOF-coefficients are sorted into a single cluster and averaged to find a representative profile for that cluster. The geographical extent and temporal validity of the cluster are given by the positions and measurement times of the contained profiles. The method is here illustrated using ARGO temperature profiles from the North Atlantic from 2001 to 2012. The proposed method automatically allocates a high density of clusters in areas with large oceanographic variability, such as areas with oceanographic fronts. On the eastern coast of North America cold water from the Labrador Sea runs southwards between the coastline and the warmer Gulf Stream running northeast, resulting in strong fronts. The depth-dependent behaviour of an average profile from all profiles contained in a rectangular, geographic window may differ strongly from the present oceanographic profiles. The profiles representing the nearby clusters, on the other hand, better represent the general depth-dependent behaviour of the profiles in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».