A Reference Spectrum Model for Estimating Source Levels of Marine Shipping Based on Automated Identification System Data
Notice bibliographique
Résumé
Underwater sound mapping is increasingly being used as a tool for monitoring and managing noise pollution from shipping in the marine environment. Sound maps typically rely on tracking data from the Automated Information System (AIS), but information available from AIS is limited and not easily related to vessel noise emissions. Thus, robust sound mapping tools not only require accurate models for estimating source levels for large numbers of marine vessels, but also an objective assessment of their uncertainties. As part of the Joint Monitoring Programme for Ambient Noise in the North Sea (JOMOPANS) project, a widely used reference spectrum model (RANDI 3.1) was validated against statistics of monopole ship source level measurements from the Vancouver Fraser Port Authority-led Enhancing Cetacean Habitat and Observation (ECHO) Program. These validation comparisons resulted in a new reference spectrum model (the JOMOPANS-ECHO source level model) that retains the power-law dependence on speed and length but incorporates class-specific reference speeds and new spectrum coefficients. The new reference spectrum model calculates the ship source level spectrum, in decidecade bands, as a function of frequency, speed, length, and AIS ship type. The statistical uncertainty (standard deviation of the deviation between model and measurement) in the predicted source level spectra of the new model is estimated to be 6 dB.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».