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Enregistrement W2561630827 · doi:10.1175/jtech-d-16-0139.1

Dependence of 25-MHz HF Radar Working Range on Near-Surface Conductivity, Sea State, and Tides

2016· article· en· W2561630827 sur OpenAlexafffund
Mark Halverson, Rich Pawlowicz, Cédric Chavanne

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésRange (aeronautics)PlumeRadarWind speedSea stateGeologyConductivityEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyPhysicsMaterials scienceRemote sensingOceanographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A 1.6-yr time series of radial current velocity from a 25-MHz high-frequency radar system located near a coastal river plume is analyzed to determine how the working range varies in response to changing near-surface conductivity, sea state, and tides. Working range is defined as the distance to the farthest radial velocity solution along a fixed bearing. A comparison to spatially resolved near-surface conductivity measurements from an instrumented ferry shows that fluctuations in conductivity had the largest impact of the three factors considered. The working range increases nearly linearly with increasing conductivity, almost doubling from 19.4 km at 0.9 S m −1 to 37.4 km at 3.5 S m −1 , which yields a slope of 7.0 km per S m −1 . The next largest factor was sea state, which was investigated using measured winds. The working range increases linearly at a rate of 1 km per m s −1 of wind speed over the range of 0.5–6.5 m s −1 , but it decreases weakly for wind speeds higher than 7.5 m s −1 . Finally, a power spectrum of the working range time series reveals variability at tidal frequencies. Tides cause about 3 km of range variation; however, the mechanism(s) underlying this are not known explicitly. Evidence for both sea level height and the interaction of tidal currents with sea state are presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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