Time series of temperature in Fram Strait determined from the 2008–2009 DAMOCLES acoustic tomography measurements and an ocean model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A pilot acoustic tomography program in Fram Strait during 2008–2009 measured a year‐long record of acoustic travel times along a 130 km range acoustic path crossing the West Spitsbergen Current. Individual ray arrivals were not observed. Rather, the arrival patterns consisted of a single, stable, broad arrival pulse of about 100 ms duration. Travel time variations of ±0.15 s recorded the vigorous mesoscale environment of the region and the seasonal cycle. To estimate ocean temperature from the tomography data an inverse scheme employed a high‐resolution ocean model for Fram Strait as the reference ocean. The information from the tomographic measurements is primarily average temperature. Estimated temperatures, averaged over 0–1000 m depth and over range, had a mean of 1.11°C and variations of ±0.33°C; the uncertainty of the tomography estimates was about 60m°C. Agreement with an alternate inverse approach based on EOFs and a Markov Chain Monte Carlo inversion scheme relying on a matched‐peak approach was excellent, indicating a robust estimate for ocean temperature. The inverse estimates for average temperature agreed with the equivalent estimates from hydrographic sections obtained along the acoustic path at the start and end of the program. Among other deficiencies, the ocean model greatly underestimated the intensity of the mesoscale fluctuations and exhibited a warm bias of about 0.38°C in section‐averaged temperature. Tomographic measurements in Fram Strait offer unique large‐scale temperature constraints for ocean models through data assimilation. It is anticipated that these constraints will lead to more accurate estimates of the circulation and transports in Fram Strait.
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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 | 0,000 | 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 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 ».