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Enregistrement W2999607122 · doi:10.1080/01490419.2020.1717695

Multibeam Sonar Ray-Tracing Uncertainty Evaluation from a Hydrodynamic Model in a Highly Stratified Estuary

2020· article· en· W2999607122 sur OpenAlexaff
Ian Church

Notice bibliographique

RevueMarine Geodesy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrographic surveyStratification (seeds)SonarKeelBaroclinityPort (circuit theory)GeologyEstuaryHydrographyBathymetryHarbourTracingMeteorologyMarine engineeringOceanographyGeodesyGeographyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Port of Saint John is a highly stratified, hyper-tidal estuary that requires frequent hydrographic surveys to ensure that minimum under-keel clearances are maintained and to monitor dredge operations. The potential achievable accuracy and efficiency of a multibeam sonar survey correlates to the knowledge of the physical oceanographic conditions of the harbour. A high-resolution baroclinic hydrodynamic model of the Port of Saint John was constructed to understand the dynamic physical oceanographic environment over four periods representing the limits in river flow conditions. The model provides time-varying outputs of temperature and salinity at predefined depth intervals over the domain. Sound speed is derived from the model output and is used for ray-tracing multibeam sonar data and survey planning to minimize refraction errors. Ray-tracing depth error statistics are calculated from Moving Vessel Profiler (MVP) temperature and salinity casts and used to evaluate the model skill. Results demonstrate that the model can be used to replace observed sound speed profiles and stay within depth accuracy specifications within a swath width of 60 degrees, or more, for most of the year throughout the harbour. Uncertainty increases for swath widths of more than 55 degrees during the most severe stratification of the spring freshet.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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