An overview of sea state conditions and air‐sea fluxes during RaDyO
Notice bibliographique
Résumé
Refining radiative‐transfer modeling capabilities for light transmission through the sea surface requires a more detailed prescription of the sea surface roughness beyond the probability density function of the sea surface slope field. To meet this need, exciting new measurement methodologies now provide the opportunity to enhance present knowledge of sea surface roughness, especially at the microscale. In this context, two intensive field experiments using R/P Floating Instrument Platform were staged within the Office of Naval Research's Radiance in a Dynamic Ocean (RaDyO) field program in the Santa Barbara Channel and in the central Pacific Ocean south of Hawaii. As part of this program, our team gathered and analyzed a comprehensive suite of sea surface roughness measurements designed to provide optimal coverage of fundamental optical distortion processes associated with the air‐sea interface. This contribution describes the ensemble of instrumentation deployed. It provides a detailed documentation of the ambient environmental conditions that prevailed during the RaDyO field experiments. It also highlights exciting new sea surface roughness measurement capabilities that underpin a number of the scientific advances resulting from the RaDyO program. For instance, a new polarimetric imaging camera highlights the complex interplay of wind and surface currents in shaping the roughness of the sea surface that suggests the traditional Cox‐Munk framework is not sufficient. In addition, the breaking crest length spectral density derived from visible and infrared imagery is shown to be modulated by the development of the wavefield (wave age) and alignment of wind and surface currents at the intermediate (dominant) scale of wave breaking.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».