Ensemble Kalman filter application for an ocean biogeochemical model in an idealized 3-dimensional channel
Notice bibliographique
Résumé
The Matlab code included in this repository is used to perform the deterministic formulation of the Ensemble Kalman Filter (DEnKF) in the Regional Ocean Modelling System (ROMS). This code was developed by the MEMG group at Dalhousie University, Canada. It is a supplement to the paper "Ocean biogeochemical modelling" by K. Fennel, J.P. Mattern, S.C. Doney, L. Bopp, A.M. Moore, B. Wang, and L. Yu. in Nature Reviews Methods Primers (Sept 2022). The code in this repository is configured for a 3-dimensional ocean biogeochemical model (using ROMS) in an idealized channel that experiences wind-driven upwelling as in Yu et al. (2018, doi.org/10.1016/j.ocemod.2018.04.005). This code will initiate the ensemble runs with perturbed wind forcing and biological parameters, then assimilate observations to update the model state variables, and restart the ensemble runs from the updated initial state. In this application, we have two assimilation steps. In the first step, we assimilate the physical observations (i.e., sea surface height, sea surface temperature, and in-situ profiles of temperature) to update both physical and biological model state variables (i.e., temperature and NO₃). In the second step, we assimilate the biological observations (i.e., surface chlorophyll and in-situ profiles of NO₃) to update only biological model state variables (i.e., chlorophyll, phytoplankton, zooplankton, and NO₃).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,009 |
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 ».