The influence of schlieren on in situ optical measurements used for particle characterization
Notice bibliographique
Résumé
In pycnoclines, the density differences can cause light scattering —schlieren —even though only few particulate scatterers may be present. This may pose problems for the interpretation of results obtained with instruments relying on light scattering and transmission, for example the LISST (Laser In Situ Scattering and Transmissometry) particle sizer, and various cameras. Here, the influence of schlieren on in situ forward light scattering, beam attenuation and image analysis is evaluated using a LISST‐100 and a digital floc camera. Automated image analysis routines detect schlieren as particles, causing an apparent increase in particle size and volume. Re‐analysis omitting schlieren‐affected parts of the images reveals no increase. LISST beam attenuation and Volume Scattering Function (VSF) measurements indicate that schlieren can cause increases in beam attenuation due to a marked increase in the VSF at angles smaller than ~1.5°‐2°, and falsely indicate accumulation of suspended particles in the pycnocline. Light scattering caused by density differences can also cause multiple scattering, which produces an apparent decrease in particle size derived from the LISST. Schlieren is visible in images when the buoyancy frequency exceeds ~0.12 s−1. Buoyancy frequencies above 0.025 s−1 may cause increases in beam attenuation due to scattering from the density gradients and complete extinction of beam transmission can occur at buoyancy frequencies above ~0.20 s−1. All instruments measuring light scattering can potentially be affected by density differences, and results obtained in waters where buoyancy frequencies exceeds 0.025 s−1 should be interpreted carefully.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».