Oceanwater Temperature and Salinity from Marine Seismic Data for Weather and Climate Research, the Current State, and Future Possibilities
Notice bibliographique
Résumé
Weather prediction and climate modeling requires studying the interactions between the atmosphere and the hydrosphere. Oceanwater temperature and salinity are the two key hydrosphere parameters needed for this study. Oceanic temperature and salinity are measured using eXpendable BathyThermograph and Conductivity-Temperature-Depth sensors, typically deployed at tens to hundreds of kilometers apart, and these sparsely measured data are interpolated in-between as the estimate of the oceanwater temperature and salinity distributions. Due to sparse deployments, the lateral resolutions of these estimates are not high. Marine seismic data on the other hand have a lateral resolution of 25 meters or less, which show visible reflections within the water columns. Amplitude variations of these reflections are due to subtle variations of the oceanwater sound-speed. These sound-speed variations, in turn, are related to the oceanwater temperature, salinity, and pressure via an equation of state. Consequently, there have been several attempts in the recent past to accurately estimate sound-speed from marine seismic data from seismic inversion and then relate it to the temperature and salinity. These seismic inversion methods, however, require estimating an initial sound-speed model, which can be computationally demanding, subject to human errors and biases, and therefore not easy to implement. In this work, we outline the current state-of-the-art on estimating the temperature and salinity from seismic data and describe an automated approach to initial model generation for seismic inversion, which is neither computationally demanding nor subject to human errors and biases. By using a two-step approach of first estimating subtle sound-speed variations from seismic inversion and then estimating the temperature and salinity, we use real seismic data to demonstrate the applicability of this automated method. Furthermore, we also discuss some future possibilities of directly estimating the temperature and salinity from marine seismic data using machine learning.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».