Spectral shapes and parameters from three different wave sensors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The quality of wave measurements is of primary importance for the validation of wave forecasting models, satellite wave calibration and validation, wave physics, offshore operations and design and climate monitoring. Validation of global wave forecasts revealed significant regional differences, which were linked to the different wave buoy systems used by different countries. To fully understand the differences between the wave measurement systems, it is necessary to go beyond investigations of the integral wave parameters height, period and direction, into the frequency spectra and the four directional Fourier parameters that are used to estimate the directional distribution. We here analyse wave data measured from three different sensors (non-directional Datawell Waverider buoy, WaveRadar Rex, Optech laser) operating at the Ekofisk oil production platform located in the central North Sea over a period of several months, with significant wave height ranging from 1 to 10 m. In general, all three sensors provide similar measurements of the integral wave properties and frequency spectra, although there are some significant differences which could impact design and operations, forecast verification and climate monitoring. For example, the radar underestimates energy in frequency bands higher than 8 s by 3–5%, swell (12.5–16 s) by 5–13%, while the laser has 1–2% more energy than the Waverider in the most energetic bands. Lee effects of structures are also estimated. Lower energy at the frequency tail with the radar has an effect on wave periods (they are higher); wave steepness is seen to be reduced by 10% in the wind seas. Goda peakedness and the unidirectional Benjamin-Feir index are also examined for the three sensors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle