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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».