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Enregistrement W3198856872 · doi:10.24400/527896/a03-2019.2760

Observing the Ocean Surface Topography at High Resolution by the Surface Water and Ocean Topography (SWOT) Mission

2019· article· en· W3198856872 sur OpenAlexaff
Lee‐Lueng Fu, Rosemary Morrow

Notice bibliographique

Revue43rd COSPAR Scientific Assembly. Held 28 January - 4 February · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensSemtech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean surface topographyGeologySWOT analysisSurface waterHigh resolutionRemote sensingSurface (topology)OceanographyEnvironmental scienceGeometryBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the oceanographic objectives and plans of calibration and validation, science investigations and applications for the Surface Water and Ocean Topography (SWOT) Mission. This international mission, planned for launch in 2021, will make high-resolution observations of the ocean surface topography as a next-generation altimetry mission utilizing the technique of radar interferometry. With measurement over a swath of 120 km (20 km nadir gap), SWOT will map the entire earth within +/- 77.6 degree latitudes every 21 days. Over the ocean, this new measurement will extend the two-dimensional resolution of ocean surface topography estimated from conventional radar altimetry from 150 km wavelength to possibly 15 km, offering opportunities to study the oceanic dynamic processes at these scales that act as one of the main gateways connecting the interior of the ocean to the upper layer. SWOT has a non-sun-synchronous orbit, specifically designed to observe and improve our understanding of the barotropic and baroclinic tides. As such, it will provide a unique opportunity to observe both low-frequency geostrophically balanced motions and high-frequency internal tides and gravity waves, and their non-linear interactions. We will present an overview of the SWOT Science Team’s work in understanding these dynamical surface topography signals, from high-resolution and high-frequency modeling, and from in-situ and satellite observations. The first 90 days of the mission (after the commissioning phase for engineering check-out and adjustment) will be flown in a 1-day repeat fast-sampling phase for calibration and validation. This unique, rapid temporal sampling will allow enhanced understanding of the SSH measurement at 15-150 km wavelengths in terms of signals and measurement errors. In particular, there will be two measurements a day at the crossover diamond-shaped regions, where the two-dimensional measurement at twice daily interval will provide the maximum amount of information on rapidly changing signals and errors. We are engaging the international community to participate in in-situ observations under the 1-day orbit swaths, to evaluate and link the SWOT sea surface height measurements to the observed internal oceanic processes in different regions and seasons. The mission’s science team will be renewed in 2020. The topics of oceanographic investigations cover mesoscale and submesoscale processes; modeling and data assimilation; tides, waves, and high-frequency processes; calibration and validation; coastal and estuarine processes. We will present some of the innovative techniques being developed to reduce the effects of measurement errors in the 2D SSH fields, and to address the challenges posed by the coarse temporal sampling and presence of internal tides in the construction of high-level gridded products and assimilated ocean state estimation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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