Using <scp>L</scp>andsat 8 data to estimate suspended particulate matter in the <scp>Y</scp>ellow <scp>R</scp>iver estuary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The distribution of suspended particulate matter (SPM) and its variations in estuary regions are key to promoting carbon, oxygen, and nutrient cycling in coastal regions and nearby seas. This study presents SPM estimations for the Yellow River estuary from Landsat 8 Operational Land Imager (L8/OLI) data from 2013 to 2016. L8/OLI‐measured remote sensing reflectance ( R rs ) was cross‐validated with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements, and SPM concentrations calculated from the tuned retrieval model were validated with in situ observations. The validation shows that L8/OLI can provide reasonably R rs , which can be used to quantify SPM distributions and variations in the Yellow River estuary. Three year averaged SPM maps show that highly turbid waters are mostly found in an ovate area surrounding the mouth of the Yellow River. The corresponding area proportion is less than 30%, with SPM concentrations greater than 100 g m −3 . High variations of SPM distributions are consistent with high SPM concentrations, and vice versa. Significant difference is observed between dry and wet seasons. Higher SPM in the dry season is observed both in range and intensity compared to those of the wet season. Furthermore, multiyear averaged SPM distributions with high concentrations are mainly attributable to currents. Significant seasonal variations are mainly controlled by sediment resuspension processes driven by wind‐wave forces. Due to human interventions, seasonal variability in river runoff and sediment discharge from the Yellow River has decreased in recent years. Accordingly, seasonal variability in SPM distributions in the Yellow River estuary due to sediment discharge has decreased.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».