The assimilation of satellite‐derived sea surface temperatures into a diurnal cycle model
Notice bibliographique
Résumé
Satellite sea surface temperature (SST) observations available from infrared and microwave radiometers derive a skin and sub‐skin temperature measurement from very near the ocean surface. These measurements, particularly those taken during the day under clear calm conditions, are often seen to have a diurnal warming signal. These diurnal SST signals can result in errors and aliasing when observations collected at different times of the day and from a variety of observation sources are merged together to obtain “foundation” or bulk SST observation products. A similar problem occurs when SST observations are assimilated into ocean models, which typically do not resolve a diurnal cycle. In this article, a novel data assimilation method is developed and implemented that explicitly utilizes diurnal signal information in SST observations. The technique assimilates SST observations taken over the day into a diurnal cycle model by making corrections, within uncertainty bounds, to the surface boundary forcing of the model. In particular, the surface wind speeds and the fractional cloud cover parameter, which are typically poorly known over the oceans, are tuned in the process. This method is shown to improve the estimate of diurnal SST variability, and it has the potential to reduce uncertainties in estimates of foundation or bulk SST. As such, the procedure can be viewed as a dynamic observation operator.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».