Quantifying ocean acoustic propagation uncertainty due to environmental uncertainty from ship-noise inversion
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the uncertainty in underwater acoustic propagation predictions that results from uncertainty in oceanic environmental parameters (water column and seabed) as estimated from acoustic inversion methods. The approach is general but is considered here for the inversion of acoustic fields from ships-of-opportunity, which represents a convenient and unobtrusive approach to environmental assessment, but with significant uncertainties for some environmental parameters. In this work, environmental uncertainties are quantified using trans-dimensional (trans-D) Bayesian inversion based on reversible-jump Markov-chain Monte Carlo sampling. Trans-D inversion considers the number of sediment layers in the seabed and/or the number of points defining the water-column sound-speed profile as unknown parameters, sampled probabilistically in the inversion. This approach numerically characterizes the posterior probability density of the environment using a large ensemble of dependent random samples of the model. Predicting acoustic propagation for a much-smaller, randomly-chosen subset of these model samples transforms environmental uncertainty to propagation uncertainty, which can be characterized spatially with standard statistical measures (standard deviation, credibility intervals, etc.). The approach is illustrated using simulations and noise from a large commercial ship recorded on an a horizontal array of hydrophones as part of the 2017 Seabed Characterization Experiment (SBCEX17) at the New England Mud Patch.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».