Evaluation of the Tropical Pacific Observing System from the ocean data assimilation perspective
Notice bibliographique
Résumé
The drastic reduction in the number of observation data from the Tropical Atmospheric Ocean (TAO)/Triangle Trans‐Ocean Buoy Network (TRITON) array since 2012 has given rise to a need to assess the impact of those data in ocean data assimilation (DA) systems. This article provides a review of existing studies evaluating the impacts of data from the TAO/TRITON array and other components of the Tropical Pacific Observing System (TPOS) on current ocean DA systems used for a variety of operational and research applications. It can be considered as background information that can guide the evaluation exercise of TPOS. Temperature data from TAO/TRITON array are assimilated in most ocean DA systems which cover the tropical Pacific in order to constrain the ocean heat content, stratification, and circulation. It is shown that the impacts of observation data depend considerably on the system and application. The presence of model error often makes the results difficult to interpret. Nevertheless there is consensus that the data from TAO/TRITON generally have positive impacts complementary to Argo floats. In the equatorial Pacific, the impacts are generally around the same level or larger than those of Argo. We therefore conclude that, with the current configuration of TPOS, the loss of the TAO/TRITON data is having a significant detrimental impact on many applications based on ocean DA systems. This conclusion needs to be kept under review because the equatorial coverage by Argo is expected to improve in the future.
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 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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».