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Enregistrement W2086567138 · doi:10.5194/bg-10-4511-2013

Apparent optical properties of the Canadian Beaufort Sea – Part 2: The 1% and 1 cm perspective in deriving and validating AOP data products

2013· article· en· W2086567138 sur OpenAlexaffabout
Stanford B. Hooker, John H. Morrow, Atsushi Matsuoka

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColored dissolved organic matterRemote sensingSeawaterEnvironmental scienceSeaWiFSSpectral bandsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A next-generation in-water profiler designed to measure the apparent optical properties (AOPs) of seawater was developed and validated across a wide dynamic range of in-water properties. The new free-falling instrument, the Compact-Optical Profiling System (C-OPS), was based on sensors built with a cluster of 19 state-of-the-art microradiometers spanning 320–780 nm and a novel kite-shaped backplane. The new backplane includes tunable ballast, a hydrobaric buoyancy chamber, plus pitch and roll adjustments, to provide unprecedented stability and vertical resolution in near-surface waters. A unique data set was collected as part of the development activity plus the first major field campaign that used the new instrument, the Malina expedition to the Beaufort Sea in the vicinity of the Mackenzie River outflow. The data were of sufficient resolution and quality to show that errors – more correctly, uncertainties – in the execution of data sampling protocols were measurable at the 1% and 1 cm level with C-OPS. A theoretical sensitivity analysis as a function of three water types established by the peak in the remote sensing reflectance spectrum, Rrs(λ), revealed which water types and which parts of the spectrum were the most sensitive to data acquisition uncertainties. Shallow riverine waters were the most sensitive water type, and the ultraviolet and near-infrared spectral end members, which are critical to next-generation satellite missions, were the most sensitive parts of the spectrum. The sensitivity analysis also showed how the use of data products based on band ratios significantly mitigated the influence of data acquisition uncertainties. The unprecedented vertical resolution provided high-quality data products, which supported an alternative classification capability based on the spectral diffuse attenuation coefficient, Kd(λ). The Kd(320) and Kd(780) data showed how complex coastal systems can be distinguished two-dimensionally and how near-ice water masses are different from the neighboring open ocean. Finally, an algorithm for predicting the spectral absorption due to colored dissolved organic matter (CDOM), denoted aCDOM(λ), was developed using the Kd(320) / Kd(780) ratio, which was based on a linear relationship with respect to aCDOM(440). The robustness of the approach was established by expanding the use of the algorithm to include a geographically different coastal environment, the Southern Mid-Atlantic Bight, with no significant change in accuracy (approximately 98% of the variance explained). Alternative spectral end members reminiscent of next-generation (340 and 710 nm) as well as legacy satellite missions (412 and 670 nm) were also used to accurately derive aCDOM(440) from Kd(λ) ratios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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