Mobile Distributed Temperature Sensing of the Air/Water Interface of an Aquatic Environment with an Unmanned Surface Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic habitats have a boundary layer near the air–water interface (AWI) that governs mass transport. Little is known about temperature profiles and boundary layers at the AWI. We used a high-resolution distributed temperature sensing (HR-DTS) system onboard an unmanned surface vehicle (USV) to resolve temperature profiles from about 1 m above and 1 m below the surface of the water. Our USV–HR-DTS system resolved a temperature differential of about 5.5 °C at the AWI, spanning a distance of approximately 13 cm. DTS profiles were similar for stationary holds and forward and reverse transects in the water. There was a significant change in temperature as a function of height, with an exponential decrease in temperature starting around 13 cm down to the AWI (P = 2 × 10−16). This is the first application of a HR-DTS onboard a USV to examine temperature profiles across the AWI. To our knowledge, these are the first high-resolution temperature profiles of the AWI captured from a mobile platform. Because our USV–HR-DTS system is mobile, it could be used to profile temperatures at the AWI at multiple locations in a large body of water. This technology could also find unique applications in the measurement of meteorological drivers of hazardous agent dispersal for source localization efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».