Bayesian environmental inversion of airgun modal dispersion using a single hydrophone in the Chukchi Sea
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents estimated water-column and seabed parameters and uncertainties for a shallow-water site in the Chukchi Sea, Alaska, from trans-dimensional Bayesian inversion of the dispersion of water-column acoustic modes. Pulse waveforms were recorded at a single ocean-bottom hydrophone from a small, ship-towed airgun array during a seismic survey. A warping dispersion time-frequency analysis is used to extract relative mode arrival times as a function of frequency for source-receiver ranges of 3 and 4 km which are inverted for the water sound-speed profile (SSP) and subbottom geoacoustic properties. The SSP is modeled using an unknown number of sound-speed/depth nodes. The subbottom is modeled using an unknown number of homogeneous layers with unknown thickness, sound speed, and density, overlying a halfspace. A reversible-jump Markov-chain Monte Carlo algorithm samples the model parameterization in terms of the number of water-column nodes and subbottom interfaces that can be resolved by the data. The estimated SSP agrees well with a measured profile, and seafloor sound speed is consistent with an independent headwave arrival-time analysis. Environmental properties are required to model sound propagation in the Chukchi Sea for estimating sound exposure levels and environmental research associated with marine mammal localization.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».