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Enregistrement W2577471140

Algorithms for Tsunami Detection by High Frequency Radar : Development and Case Studies for Tsunami Impact in British Columbia, Canada

2016· article· en· W2577471140 sur OpenAlexaffabout
Stéphan T. Grilli, Michael Shelby, Annette R. Grilli, Charles‐Antoine Guérin, Samuel Grosdidier, Tania Lado Insua

Notice bibliographique

RevueJournal of Media Literacy Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensOcean Networks Canada Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarGeologyRemote sensingSeismologyGeographyComputer scienceTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A shore-based High-Frequency (HF) WERA radar was recently installed by Ocean Networks Canada (ONC) near Tofino, British Columbia (Canada), to mitigate the elevated tsunami hazard along the shores of Vancouver Island, from both far- and near-field seismic sources and, in particular, from the Cascadia Subduction Zone (CSZ). With this HF radar, ocean currents can be measured up to a 70-85 km range, depending on atmospheric conditions, based on the Doppler shift they cause in ocean waves at the radar Bragg frequency. In earlier work, the authors (and others) have shown that tsunami currents need to be at least 0.15-0.20 m/s to be reliably detectable by HF radar, when considering environmental noise and background currents (from tide and mesoscale circulation). This would limit the direct detection of tsunami-induced currents to shallow water areas where they are sufficiently strong due to wave shoaling and, hence, to the continental shelf. It follows that, in locations with a narrow shelf, warning times based on such a tsunami detection method may be small. To detect tsunamis in deeper water, beyond the shelf, the authors have proposed a new algorithm that does not require "inverting" currents, but instead is based on spatial correlations of the raw radar signal at two distant locations/cells located along the same wave ray, time shifted by the tsunami propagation time along the ray. A pattern change in these correlations indicates the presence of a tsunami. They validated this algorithm for idealized tsunami wave trains propagating over a simple seafloor geometry in a direction normally incident to shore. Here, this algorithm is further developed, extended, and validated for realistic case studies conducted for seismic tsunami sources and using the bathymetry, offshore of Vancouver Island, BC. Tsunami currents, computed with a state-ofthe-art long wave model, are spatially averaged over cells aligned along individual wave rays, within the radar sweep area, obtained by solving the wave geometric optic equation. A model simulating ONC radar's backscattered signal in space and time, as a function of the simulated tsunami currents, is applied on the Pacific Ocean side of Vancouver Island. Numerical experiments are performed, showing that the proposed algorithm works for detecting a realistic tsunami. Correlation thresholds relevant for tsunami detection can be inferred from the results.

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)0,001
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 enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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