Investigating High-Resolution Spatial Wave Patterns on the Canadian Beaufort Shelf Using Synthetic Aperture Radar Imagery at Herschel Island, Qikiqtaruk, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is experiencing the greatest increase in air temperature on Earth. This significant climatic change is leading to a significant positive trend of increasing wave heights and greater coastal erosion. This in turn effects local economies and ecosystems. Increasing wave energy is one of the main drivers of this alarming trend. However, the data on spatial and temporal patterns of wave heights in the Arctic are either coarse, interpolated or limited to point measurements. The aim of this study is to overcome this shortcoming by using remote sensing data. In this study, the Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite TerraSAR-X (TS-X) and TanDEM-X (TD-X) imagery are used to obtain sea state information with a high spatial resolution in Arctic nearshore waters in the Canadian Beaufort Sea. From the entire archive of the TS-X/TD-X StripMap mode with coverage around 30 km × 50 km acquired between 2009 and 2020 around Herschel Island, Qikiqtaruk (HIQ), all the ice-free scenes were processed. The resulting dataset of 175 collocated scenes was used to map the significant wave height (Hs) and to link spatial and temporal patterns to local coastal processes. Sea state parameters are estimated in raster format with a 600 m step using the empirical algorithm CWAVE_EX. The statistics of the Hs were aggregated according to spatial variability, seasonality and wind conditions. The results show that the spatial wave climate is clearly related to the dominant wind regime and seasonality. For instance, the aggregation of all the scenes recorded in July between 2009 and 2020 results in an average of 0.82 m Hs, while in October the average Hs is almost 0.40 m higher. The analysis by wind direction shows that fetch length and wind speed are likely the most important variables influencing the spatial variability. A larger fetch under NW conditions results in a mean wave height of 0.92 m, while waves generated under ESE conditions are lower at 0.81 m on average.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».