Comparing historical and modern methods of sea surface temperature measurement – Part 1: Review of methods, field comparisons and dataset adjustments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sea Surface Temperature (SST) measurements have been obtained from a variety of different platforms, instruments and depths over the post-industrial period. Today most measurements come from ships, moored and drifting buoys and satellites. Shipboard methods include temperature measurement of seawater sampled by bucket and in engine cooling water intakes. Engine intake temperatures are generally thought to average a few tenths of a °C warmer than simultaneous bucket temperatures. Here I review SST measurement methods, studies comparing shipboard methods by field experiment and adjustments applied to SST datasets to account for variable methods. In opposition to contemporary thinking, I find average bucket-intake temperature differences reported from field studies inconclusive. Non-zero average differences often have associated standard deviations that are several times larger than the averages themselves. Further, average differences have been found to vary widely between ships and between cruises on the same ship. The cause of non-zero average differences is typically unclear given the general absence of additional temperature observations to those from buckets and engine intakes. Shipboard measurements appear of variable quality, highly dependent upon the accuracy and precision of the thermometer used and the care of the observer where manually read. Methods are generally poorly documented, with written instructions not necessarily reflecting actual practices of merchant mariners. Measurements cannot be expected to be of high quality where obtained by untrained sailors using thermometers of low accuracy and precision.
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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 | 0,120 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».