Predicting Surface Oil Transport in California Using a High-Resolution Regional Ocean Modeling System (ROMS) and the National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA's) Trajectory Analysis Planner (TAP)
Notice bibliographique
Résumé
The Bureau of Ocean Energy Management (BOEM) and Bureau of Safety and Environmental Enforcement (BSEE) Pacific Region conduct oil spill risk analyses to determine potential impacts to environmental resources. Oil spill trajectory modeling is conducted to predict the movement and fate of spilled oil, if a spill occurred, from existing offshore oil and gas operations in southern California. To improve BOEM and BSEE Pacific Region's ability to conduct oil spill risk analyses for southern California, BOEM partnered with the University of California, Los Angeles (UCLA) to run a multi-year hind cast (re-analysis) of winds, waves, and currents along the coast of California. UCLA created a high-resolution (1 km) ROMS hind cast for the 10 year period 2004–2013 from Morro Bay, California to the border with Mexico. The project was conducted in three phases: (1) Surface winds were calculated at high horizontal and temporal resolution and validated using existing datasets; (2) A wave model was forced by the wind model results and validated through in situ measurements; and (3) The ocean model was run at high resolution and includes temperature, salinity, and currents; it assimilated in situ data and was forced by the hind cast atmospheric model results. BOEM is subsequently partnering with NOAA, to utilize the surface currents and winds from the ROMS hind cast analysis with NOAA's General NOAA Operational Modeling Environment (GNOME) to produce multiple trajectories for NOAA's TAP. Using realistic oil spill scenarios over a range of different regional oceanographic regimes (such as upwelling, relaxation, and eddy-driven flow), TAP will calculate the probabilities of oil contacting parcels of water and shoreline were any oil to spill from southern California oil platforms. This will enable analysts to understand where an oil spill may travel, how long it could take to get there, and the likelihood of spilled oil contacting their resource area. An online TAP viewer with the GNOME-generated data from this study will be publicly available along with the ROMS hind cast data for oil spill response planning along with other oceanographic modeling needs.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».