Performance Evaluation of Parameterizations for Wind Input and Wave Dissipation in the Spectral Wave Model for the Northwest Atlantic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
An ocean wave model for the northwest Atlantic Ocean based on WAVEWATCH III is used to evaluate four different source term packages (known as ST2, ST3, ST4, and ST6) for the wind input and wave dissipation. The performance of ST2, ST3, ST4, and ST6 is assessed using available measurements from buoy stations and satellite altimeters. The model results for significant wave height (Hs), mean wave period (Tm02), wave spectrum, wind input, and wave dissipation are examined during two periods: (i) winter storms in February and (ii) Hurricane Ophelia in September/October 2011. Analyses of model results demonstrate that ST4 and ST6 have the best performance with an average scatter index within 19.0% for Hs and Tm02 in the presence of strong currents and sea ice. These four packages perform differently under different sea states. Package ST6 generally overestimates Hs under the wind-wave-dominated sea states because of strong wind input and fast wave growth but underestimates Hs under swell-dominated sea states because of strong swell dissipation. The effects of ocean surface currents and sea ice on the wave model performance are also investigated. The linear kinematic effects of surface currents on waves can cause non-linear dynamic effects, which can differ among the four packages. Wave scattering in sea ice increases the wave directional spread and may cause an increase in Hs. In the presence of sea ice, wind input is reduced and shifted to higher frequencies and wave dissipation is further suppressed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».