A statistical representation of oil spill fate in the Salish Sea based on AIS ship traffic, oil transfer data, and a Monte Carlo model framework.
Notice bibliographique
Résumé
Bequeathing future generations a Salish Sea that is absent of oil spill impacts requires good information on the spatial distribution of the most likely oil spill scenarios and their consequences in order to help develop effective plans for oil spill prevention and response. We developed a data-informed modeling framework for generating statistical maps of oil spill fate in the Salish Sea to help provide this information. Oil spill location, month and volume are randomly generated from a year’s worth of AIS ship track data that was organized into vessel time exposure maps for seven different vessel classifications. For oil cargo vessels, we use the time attribution in AIS ship tracks to create voyages that identify the ship’s origin and destination. Ships that are either identified as having U.S. origin or destination or that are in U.S. waters and without a Canadian origin or destination are attributed with an oil type that is determined by the Washington State Department of Ecology oil transfer data. We randomly select a spill day, hour and year between January 1, 2015 and December 31, 2018 to capture a wide range of spill conditions. Our 7-day spill scenarios use currents, winds and waves that are predicted by the SalishSeaCast, HRDPS and WW3 models, respectively. We generated 10,000 random oil spills with our Monte Carlo simulation and predicted oil dispersion, emulsification, dilution, biodegradation, beaching and advection for these spills using a modified version of the MOHID oil spill model. In this talk, we will detail the design of the Monte Carlo simulation and present maps of the likelihood of oil presence and volume based on region and oil type.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».