Exploration of Tidal‐Fluvial Interaction in the Columbia River Estuary Using S_TIDE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous tidal phenomena, including river tides, internal tides, and tides in ice‐covered bay, are nonstationary, which pose a great challenge for traditional tidal analysis methods. Based on the independent point scheme and cubic spline interpolation, a new approach, namely the enhanced harmonic analysis, is developed to deal with nonstationary tides. A MATLAB toolbox, S_TIDE, developed from the widely used T_TIDE, is used to realize the approach. The efficiency of S_TIDE is validated by analyzing a set of hourly water level observations from stations on the lower Columbia River. In all stations, the hindcast of S_TIDE is more accurate than NS_TIDE that is a powerful nonstationary tidal analysis tool adapted to river tides. The changing mean water level and tidal constituent properties obtained by S_TIDE are similar to those obtained by NS_TIDE, continuous wavelet transform, and empirical mode decomposition and highly consistent with theory on river tides. Moreover, different from NS_TIDE that only can be applied to river tides, enhanced harmonic analysis is free of dynamic content, assuming only known tidal frequencies. Therefore, S_TIDE can be applied to all kinds of nonstationary tides theoretically. Though powerful, S_TIDE also has some limitations: S_TIDE cannot be used for prediction and too many independent points in S_TIDE may induce computational memory overflow and unrealistic results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».