Wave height and wind direction from the HF coastal ocean surface radar
Notice bibliographique
Résumé
The biggest difficulty in extracting wind direction from high-frequency (HF) backscatter ground-wave radar data is in not knowing the fundamental shape of the directional spreading function at the Bragg wavelength for the sea-surface gravity waves. In this paper we present data from a deployment of the HF coastal ocean surface radar (COSRAD) which samples the same patch of water from a range of different angles, allowing us to determine the shape of the spectral spreading function for the Bragg resonant gravity waves. The resulting evaluation of wind direction compares favourably with wind-vane measurements in the vicinity. A routine method for extracting root mean square (rms) wave heights from HF backscatter ground-wave radar spectra has been developed based on the theoretical work of D.E. Barrick. This method is reviewed in the paper and a "best practice" procedure is described for routine production of rms wave heights. Results are shown for a recent deployment of the COSRAD HF radar near Cairns in the Great Barrier Reef Region of northeast Australia. The observed rms wave heights agree reasonably well with those given by the JONSWAP model over the same range of wind speeds. A method for obtaining a measure of the spreading of the directional wave spectrum has been developed. Over the period of observation, the wind speeds varied between 2 and 11 m/s, and the S values for the M.S. Longuet-Higgins et al. spreading function were in the range 1.94 ± 0.62. These S values are less than those given by the JONSWAP model, especially at low wind speeds. A sensitivity study was carried out on the spread of wind directions which would arise from this variability in the wave directional spreading function. For single measurements, the error in wind direction is ±25°, but with spectral averaging over time and space the HF radar errors in wind directions are reduced to about ±10°.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».