Comparison of GHRSST SST Analysis in the Arctic Ocean and Alaskan Coastal Waters Using Saildrones
Notice bibliographique
Résumé
There is high demand for complete satellite SST maps (or L4 SST analyses) of the Arctic regions to monitor the rapid environmental changes occurring at high latitudes. Although there are a plethora of L4 SST products to choose from, satellite-based products evolve constantly with the advent of new satellites and frequent changes in SST algorithms, with the intent of improving absolute accuracies. The constant change of these products, as reflected by the version product, make it necessary to do periodic validations against in situ data. Eight of these L4 products are compared here against saildrone data from two 2019 campaigns in the western Arctic, as part of the MISST project. The accuracy of the different products is estimated using different statistical methods, from standard and robust statistics to Taylor diagrams. Results are also examined in terms of spatial scales of variability using auto- and cross-spectral analysis. The three products with the best performance, at this point and time, are used in a case study of the thermal features of the Yukon–Kuskokwim delta. The statistical analyses show that two L4 SST products had consistently better relative accuracy when compared to the saildrone subsurface temperatures. Those are the NOAA/NCEI DOISST and the RSS MWOI SSTs. In terms of the spectral variance and feature resolution, the UK Met Office OSTIA product appears to outperform all others at reproducing the fine scale features, especially in areas of high spatial variability, such as the Alaska coast. It is known that L4 analyses generate small-scale features that get smoothed out as the SSTs are interpolated onto spatially complete grids. However, when the high-resolution satellite coverage is sparse, which is the case in the Arctic regions, the analyses tend to produce more spurious small-scale features. The analyses here indicate that the high-resolution coverage, attainable with current satellite infrared technology, is too sparse, due to cloud cover to support very high resolution L4 SST products in high latitudinal regions. Only for grid resolutions of ~9–10 km or greater does the smoothing of the gridding process balance out the small-scale noise resulting from the lack of high-resolution infrared data. This scale, incidentally, agrees with the Rossby deformation radius in the Arctic Ocean (~10 km).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».