Quantifying suspended frazil ice using multi‐frequency underwater acoustic devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An intensive frazil ice field sampling campaign was undertaken at the Port of Quebec on the St. Lawrence River from February–March 2009. Two underwater acoustic instruments set at different frequencies of 420 and 1228.8 kHz were used to detect frazil ice in the water column. In this paper, frequency inversion methods are presented and subsequently applied to the observations to estimate frazil ice characteristics and concentration. Using inversion methods, most of the detected ice crystals had estimated radii of 0.06–0.18 mm. This range compares favourably to the estimated value of 0.20 mm obtained by analysing the Rouse number related to the vertical distribution of the frazil crystals. The results were in contrast to a previous study of frazil ice at another site in the St. Lawrence, which reported radii tens of times larger . The tiny crystals observed here were of similar size to those observed in laboratories (e.g. 0.09 mm), suggesting that the particles formed locally. Frequency analyses were also used to estimate the volumetric suspended frazil concentration, which appeared to be on the order of 6 ppm. Based on evidence suggested by the data and the volume backscattering coefficient at the two frequencies, this study also presents the complex sequence of processes that occurs during a typical supercooling frazil event. This paper concludes with future directions for research using acoustic instrumentation for further understanding of frazil ice dynamics. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».