Assessment of SWOT observations for monitoring nearshore and coastal waves
Notice bibliographique
Résumé
Coastal zones are considered one of the Earth’s most dynamic environments, hosting more than 35% of the global population within 100 km of the coastline. These regions are more vulnerable and exposed to increasing risks induced by extreme waves during high-energy events and storms, produced at short scales, combined with the long-term effects of sea-level rise. Accurate estimation of wave parameters is crucial for accurate estimation and requires high-resolution monitoring from ocean to nearshore and coastal areas. Although in situ wave buoys and coastal radar systems offer fast and precise wave monitoring, the spatial coverage is strictly limited, and the quality of the Lagrangian measurement of wave buoys relies strongly on the mooring configuration and the absence of biofouling. Numerical modeling addresses this data gap, yet it relies on empirical spectral relationships that are ill-defined for transient water from the deep ocean to shallow nearshore areas, fetch, and ambient conditions. Satellite radar altimetry is therefore one realistic means to provide a quantitative near-global mapping of the wave field, but much effort needs to be devoted to work around the decreasing accuracy closer to the coastline due to land contamination and complex coastal wave states. The Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission significantly advances nearshore observations by providing sea surface height (SSH) and significant wave height (SWH) measurements with unprecedented accuracy. This work investigates the use of SWOT low-rate (LR) and high-rate (HR) observations for monitoring changes in surface gravity wave patterns in nearshore and coastal areas, which are novel capabilities of SWOT compared to previous altimeters. We estimate from SWOT the SWH at different spatial and temporal scales, including interdaily, monthly, and seasonal scales, using a series of statistical and spectral analyses to explore different SWOT LR and HR products and raster maps, together with in situ wave buoys. The obtained results demonstrate the ability of SWOT to capture realistic significant wave height and other key parameters that include peak period, peak direction, and wavelength in nearshore and coastal zones after applying some correction to LR products (example: beta-angle corrections), which significantly enhances the wave estimation. This methodological approach has been applied to the English Channel and coastal areas for the first time. Further work expanded our approach to the Saint Lawrence Gulf and Estuary as well. This study presents the first comprehensive analysis to evaluate the SWOT accuracy for wave monitoring in shallow waters, which is crucial for improving boundary conditions and calibrating hydrodynamic models.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».