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Enregistrement W2962943868 · doi:10.5194/bg-17-475-2020

A global end-member approach to derive <i>a</i> <sub>CDOM</sub> (440) from near-surface optical measurements

2020· article· en· W2962943868 sur OpenAlexaff
Stanford B. Hooker, Atsushi Matsuoka, Raphael M. Kudela, Youhei Yamashita, Koji Suzuki, Henry F. Houskeeper

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensTakuvik Joint International LaboratoryUniversité Laval
Organismes subventionnairesJapan Aerospace Exploration AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésColored dissolved organic matterArcticTurbidityEnvironmental scienceWater qualityAttenuationAttenuation coefficientInversion (geology)Surface waterWavelengthRemote sensingGeologyPhysicsOpticsChemistryOceanographyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study establishes an optical inversion scheme for deriving the absorption coefficient of colored (or chromophoric, depending on the literature) dissolved organic material (CDOM) at the 440 nm wavelength, which can be applied to global water masses with near-equal efficacy. The approach uses a ratio of diffuse attenuation coefficient spectral end-members, i.e., a short- and long-wavelength pair. The global perspective is established by sampling “extremely” clear water plus a generalized extent in turbidity and optical properties that each span 3 decades of dynamic range. A unique data set was collected in oceanic, coastal, and inland waters (as shallow as 0.6 m) from the North Pacific Ocean, the Arctic Ocean, Hawaii, Japan, Puerto Rico, and the western coast of the United States. The data were partitioned using subjective categorizations to define a validation quality subset of conservative water masses (i.e., the inflow and outflow of properties constrain the range in the gradient of a constituent) plus 15 subcategories of more complex water masses that were not necessarily evolving conservatively. The dependence on optical complexity was confirmed with an objective methodology based on a cluster analysis technique. The latter defined five distinct classes with validation quality data present in all classes, but which also decreased in percent composition as a function of increasing class number and optical complexity. Four algorithms based on different validation quality end-members were validated with accuracies of 1.2 %–6.2 %, wherein pairs with the largest spectral span were most accurate. Although algorithm accuracy decreased with the inclusion of more subcategories containing nonconservative water masses, changes to the algorithm fit were small when a preponderance of subcategories were included. The high accuracy for all end-member algorithms was the result of data acquisition and data processing improvements, e.g., increased vertical sampling resolution to less than 1 mm (with pressure transducer precision of 0.03–0.08 mm) and a boundary constraint to mitigate wave-focusing effects, respectively. An independent evaluation with a historical database confirmed the consistency of the algorithmic approach and its application to quality assurance, e.g., to flag data outside expected ranges, identify suspect spectra, and objectively determine the in-water extrapolation interval by converging agreement for all applicable end-member algorithms. The legacy data exhibit degraded performance (as 44 % uncertainty) due to a lack of high-quality near-surface observations, especially for clear waters wherein wave-focusing effects are problematic. The novel optical approach allows the in situ estimation of an in-water constituent in keeping with the accuracy obtained in the laboratory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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