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Enregistrement W2995803877 · doi:10.1029/2019wr025298

Application of Multifrequency Acoustic Inversions Using Three Horizontally Profiling ADCPs

2019· article· en· W2995803877 sur OpenAlexaff
Dan Haught, Jeremy G. Venditti, Scott A. Wright

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesPADI Foundation
Mots-clésInversion (geology)Standard deviationGeologyAcoustic Doppler current profilerCalibrationGrain sizeAttenuationGeodesySoil scienceCurrent (fluid)MathematicsPhysicsGeomorphologyStatisticsOceanographyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An array of three horizontally mounted acoustic Doppler current profilers (ADCPs) deployed in the Fraser River at Mission British Columbia was used to calculate suspended sediment concentration (M), mean grain size (Dg), and geometric standard deviation σg of the grain size distribution (GSD) using acoustic signal inversion. We examine two different multifrequency methods, an explicit and implicit inversion, by systematically allowing M, Dg, and GSD standard deviation (σg) to vary in the inversions. This is the first application of these methods to commercially produced ADCPs, and we further develop methods that use both viscous and scattering attenuation. We couple these inversions with bottle samples collected within the ensonified volume that were analyzed for suspended sediment concentration and GSD characteristics. Concentrations ranged from 20 to 350 mg/L with GSD characteristics dominated by silt to fine sand. We estimate the necessary calibration parameters needed for complete acoustic inversions and find that M and Dg are both dependent on the calibration constant, which could be a source of error in multifrequency inversions using uncalibrated ADCPs. Comparisons between the inversion results and samples show that the implicit method tends to perform best at all flows for estimating M while providing realistic estimates of grain size at high flows only. The explicit method performed well at high flows, but poorly at low flows, for M and Dg. Estimates of σg using both inversion methods indicate frequency dependence. We show that the daily averaged acoustically derived M and Dg capture the hysteretic nature of sediment transport in the Fraser River.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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