Experimental Assessment of the Performance of High-Frequency CODAR and WERA Radars to Measure Ocean Currents in Partially Ice-Covered Waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-frequency radars (HFRs) measure ocean surface currents remotely through the Bragg scattering of radio waves by surface gravity waves with wavelengths shorter than 50 m. HFR range is affected by sea ice, which dampens surface gravity waves and limits wind fetch for adjacent open waters. HFR range sensitivity to sea ice concentration was empirically determined for two types of HFR—Coastal Ocean Dynamics Applications Radar (CODAR) and Wellen Radar (WERA)—installed on the shores of the lower St. Lawrence estuary, Canada, during winter 2013. One CODAR was operating at 13.5 MHz on the southern shore, and one WERA was operating at 16.15 MHz on the northern shore. Ranges were determined using a signal-to-noise ratio threshold of 6 dB for first-order Bragg scattering measured by the receive antenna elements. Ranges were normalized for expected ranges in ice-free conditions, using empirical relationships determined during summer 2013 between the range and surface gravity wave energy at the Bragg frequencies. Normalized ranges Γ decrease approximately linearly with increasing sea ice concentration C (averaged over the ice-free observational domain) with a slope close to −1 for both HFR types, that is, Γ = 1 − C. However, for a given sea ice concentration, range can vary significantly depending on the sea ice spatial distribution.
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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 ».