Clustering coupled biochemical-physical model results formalizes regional provinces in a coastal region
Notice bibliographique
Résumé
Coastal regions by their very nature are dynamically diverse. Within one geographical region there are often multiple areas dominated by substantially different dynamics that shape not only the physical characteristics but also the ecosystem. The Salish Sea, in the northeast Pacific, is an excellent example with strongly tidally mixed regions, freshwater-dominated regions, and regions directly influenced by the open ocean. These regions are generally well known and multiple disciplines refer to them with various boundaries and under various names. Here we use unsupervised clustering on numerical model results to formalize these regional provinces. The model is SalishSeaCast, a three-dimensional real-time coupled bio-chem-physical model based on the NEMO framework. We find that the regions clustered on ecosystem variables (phytoplankton biomass) spatially coincide with those clustered on physical variables, particularly the stratification as diagnosed by the halocline depth. The clusters are robust across years with interannual variability manifesting mostly in changes in the size of the clusters. As the clusters are dynamically distinct, they provide a natural framework on which to evaluate the model against observations. We find that the model accurately simulates each of the major clusters. The spatial and temporal resolution of the model can then characterize these different clusters more systematically than the observations, revealing biases associated with sparse sampling in the observations. Two examples will be given, one addressing a long-standing issue of the productivity gradient in the stratified main basin, the Strait of Georgia, and another concerning the seasonal cycle of productivity in the ocean-influenced Juan de Fuca Strait.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».