Development and Application of a Global Satellite Database of Wind and Wave Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Oceanographic satellites have now been in operation for almost 30 years, collecting global data on oceanic winds and waves. During this period, a variety of satellites have been operational. These include altimeters (wind speed and wave height), SSMI radiometers (wind speed), scatterometers (wind speed and direction) and Synthetic Aperture Radar, SAR (full directional wave spectrum). Data from these instruments potentially represents an invaluable resource for offshore engineering design and facilities operation. This paper describes the development of a unique database containing data from all these instruments over their full periods of operation. The paper will describe the calibration and cross-validation of all instruments. This analysis shows the limitations of individual instruments and the relative accuracies. Instruments are calibrated against a very comprehensive buoy data set from the United States, Canada, UK, France, Spain, Australia and New Zealand. The extensive buoy dataset means that it is possible to have individual calibration buoys and independent validation sites. Further validation is provided by examining cross-over points between different satellite instruments where they image the same region of ocean at the same time. The paper will also demonstrate the application of this database. These applications include the evaluation of seasonal wind and wave climate on a global scale, the determination of extreme value statistics (100 year return values) for wind speed and wave height, long term trends in wind speed and wave height and potential trends in extreme values.
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 ».