Mapping the thickness of sea ice in the Arctic as an example of using data from a ship-based television complex for operational hydrometeorological support of maritime activities
Notice bibliographique
Résumé
Sea ice charts produced by the ice services of the world are among the most widely used sources of information about sea ice conditions in the Arctic. The absolute majority of sea ice charts are based on visual expert analysis of satellite imagery accompanied by auxiliary data including ground information from coastal stations and ships navigating the Northern Sea Route (NSR). Ground measurements of sea ice thickness are necessary for validating the results of satellite imagery interpretation. Shipboard observations are highly valuable because, unlike coastal stations, the ships provide information about sea ice cover straight on the navigational routes, not in the coastal areas of land-fast ice, where the thickness values are not fully representative of the ice in the open sea. However, the current system of shipboard observations used by commercial fleets often does not meet the reliability requirements due to the human factor involved in the process of data collection. In the early 2000s, the Arctic and Antarctic Research Institute (AARI) suggested a new methodology for shipboard ice thickness measurement. A ship-based television complex (STC) was developed in order to exclude the human factor and standardize observations. The inaccuracy value was estimated as 3.8 % of the real thickness. By 2018, STC had been upgraded to a new ship-based television meteorological complex (STMC) allowing continuous automatic measurement of ice thickness and many other related hydrometeorological parameters during the entire voyage. The automatic and autonomous operation of the new equipment allows placing it on board the ship without the need for an ice specialist to be permanently present. It means that STMC can be used by commercial fleets, which constantly increase the number of Arc7 ice class vessels they use. For economic reasons, reinforced ice class vessels, whose number is growing, represent the only available infrastructure suitable for the deployment of distributed network providing operational hydrometeorological monitoring on the NSR. A comparison of STC data with AARI ice charts has revealed that real-time transmission of STC data from ships to the ice service office could increase the accuracy of ice charts and, as a consequence, the quality of the entire system of hydrometeorological informational support of maritime activities in the Arctic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».