Reconstruction of the Surface Inshore Labrador Current from SWOT Sea Surface Height Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing a high-resolution (2-km) coastal ocean model output off Eastern Newfoundland, this paper explores the potential for reconstructing the sea surface height (SSH) and the surface inshore Labrador Current from high-resolution SSH data of the upcoming Surface Water and Ocean Topography (SWOT) satellite mission. The model results are evaluated against in-situ data from tide gauges and nadir altimetry for the period from June to October, 2010. The hourly model SSH output is used as true SSH and sampled along-swath with expected measurement errors by using a SWOT simulator, which produces SWOT-like data. We reconstruct half-day SSH fields from the SWOT-like data using optimal interpolation and average them into weekly fields. The average normalized root-mean-square difference between the weekly reconstructed SSH field and the model SSH filed is 0.07 for the inshore Labrador Current. Between the geostrophic surface current derived from the reconstructed SSH field and the model surface current, the average normalized root-mean-square difference is 0.26 for the inshore Labrador Current. For the surface unit-depth transport of the inshore Labrador Current, the normalized root-mean-square differences are 0.32–0.38 between the reconstructed current and the model current.
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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 ».