Application of parabolic equation methods to HF propagation in an Arctic environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates the usefulness and flexibility of parabolic equation methods when applied to high frequency (HF) propagation calculations over cliffs and in realistic arctic environments, which are required for estimating the performance of High Frequency Surface Wave Radar (HFSWR). All calculations are performed using a modified version of the TERPEM (TERrain Parabolic Equation Model) software package. This software has been tested extensively through comparisons with other models. As an example, a comparison between data generated with TERPEM and data published in the literature is shown. Calculations performed for four cliff heights (0, 102, 300, 498 m) show that the cliff does not significantly affect the propagation of HFSWR signals at the ranges of interest. Site-specific calculations performed for realistic arctic conditions (cold, low-salinity water covered with broken sea ice and snow) show that HFSWR propagation can be equal to or better than that for ice-free conditions over a significant range for a significant portion of the year (/spl sim/3 or 4 months). Based on these results, and other considerations related to sea clutter, ionospheric clutter, and man-made noise, it is concluded that useful operation of HFSWR at specific sites in the arctic should be feasible for a significant portion of the year.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».