A state‐space model for ocean drifter motions dominated by inertial oscillations
Notice bibliographique
Résumé
Coincident ocean drifter position and surface wind time series observed on hourly timescales are used to estimate upper ocean dissipation and atmosphere‐ocean coupling coefficients in the Labrador Sea. A discrete‐process model based on finite differences is used to regress ocean accelerations on ocean velocity estimates but fails because errors in the discrete approximations for the ocean velocities are biased and accumulate over time. Model identification is achieved by fitting a stochastic differential equation model based on classical upper ocean physics to the drifter data via the Kalman filter. Ocean parameters are shown to be nonidentifiable in a direct application to the Labrador Sea data when the known Coriolis parameter is not identified by the model. To address this, the ocean parameters are estimated in an empirical sequence. Data from the Ocean Storms experiment are used to estimate ocean dissipation in isolation from complexities introduced by strong and variable winds. Given a realistic estimate of the ocean dissipation, a second application in the Labrador Sea successfully estimates atmosphere‐ocean coupling coefficients and reproduces the Coriolis parameter. Model assessments demonstrate the robustness of the parameter estimates. The model parameter estimates are discussed in comparison with Ekman theory and results from analyses of the global ocean surface drifter data set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».