Application of frequency-dependent nudging in biogeochemical modeling and assessment of marine animal tag data for ocean observations
Notice bibliographique
Résumé
Numerical models are powerful and widely used tools for environmental prediction; however, any model prediction contains errors due to imperfect model parameterizations, insufficient model resolution, numerical errors, imperfect initial and boundary conditions etc. A variety of approaches is applied to quantify, correct and minimize these errors including skill assessments, bias correction and formal data assimilation. All of these require observations and benefit from comprehensive data sets. In this thesis, two aspects related to the quantification and correction of errors in biological ocean models are addressed: (i) A new bias correction method for a biological ocean model is evaluated, and (ii) a novel approach for expanding the set of typically available phytoplankton observations is\nassessed.\nThe bias correction method, referred to as frequency-dependent nudging, was proposed\nby Thompson et al. (Ocean Modelling, 2006, 13:109-125) and is used to nudge a model\nonly in prescribed frequencies. A desirable feature of this method is that it can preserve\nhigh frequency variability that would be dampened with conventional nudging. The method\nis first applied to an idealized signal consisting of a seasonal cycle and high frequency\nvariability. In this example, frequency-dependent nudging corrected for the imposed\nseasonal bias without affecting the high-frequency variability. The method is then applied\nto a non-linear, 1 dimensional (1D) biogeochemical ocean model. Results showed that\napplication of frequency-dependent nudging leads to better biogeochemical estimates than\nconventional nudging.\nIn order to expand the set of available phytoplankton observations, light measurements\nfrom sensors attached on grey seals where assessed to determine if they provide a useful\nproxy of phytoplankton biomass. A controlled experiment at Bedford Basin showed\nthat attenuation coefficient estimates from light attenuation measurements from seal tags\nwere found to correlate significantly with chlorophyll. On the Scotian Shelf, results of\nthe assessment indicate that seal tags can uncover spatio-temporal patterns related to\nphytoplankton biomass; however, more research is needed to derive absolute biomass\nestimates in the region.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».