A dynamic sediment model based on satellite‐measured concentration of the surface suspended matter in the East China Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The concentration of total suspended matter (TSM) at the sea surface is derived from satellite data using a complex proxy TSM model in East China Sea from 1997 to 2008. The structure of the mean TSM image is similar to that of the topography, indicating that the distribution of the surface concentration is strongly related to the water depth. A dynamic sediment model (DSM) is constructed to relate the TSM concentration at the sea surface with suspended sediment at the benthic boundary layer, the Rouse number, and the water depth. The DSM model is improved through iteration with a convergence identified by the mean relative difference between two adjacent bottom TSM images which becomes smaller with the more iterations and the value is less than 1% after 50 iterations. The performance of the DSM model is validated by satellite‐measured concentration with a mean relative error of 5.2% for the monthly mean images. The DSM model is used to deduce the bottom TSM concentration at the benthic boundary layer and the distribution of the Rouse number. The spatial distribution of the sea surface TSM concentration is determined predominately by both the bottom suspended sediment concentration and water depth. The temporal variation of the sea surface concentration mainly depends upon the Rouse number in the water column. Our result shows that the discharge of the Changjiang River can change the distribution of the Rouse number to form a band‐shaped region in the Changjiang Estuary. The DSM model provides a framework for understanding some of the mechanisms of the formation and variation of the primary TSM plume and the secondary plume in the ECS. The primary TSM plume corresponds approximately to the region with depth shallower than 20 m and the secondary plume corresponds to the region with depths between 20 and 50 m.
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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 | 0,001 | 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 ».