Cryoacoustic inversion for Beaufort Sea ice properties during 2016–2017 using a rough, layered acousto-elastic reflection coefficient model
Notice bibliographique
Résumé
The Canada Basin Acoustic Propagation Experiment (CANAPE) conducted during 2016–2017 utilized a 150-km radius, seven-mooring acoustic tomography array to examine acoustic propagation in the changing Arctic. Broadband acoustic transmissions with center frequencies of 172.5, 250–255, and 275 Hz revealed identifiable and trackable ray-like arrivals with grazing angles of 11°–19° that reflect off the ice 3–10 times. Worcester etal. (2024) [J. Acoust. Soc. Am. 156, 4181–4192] showed that the maximum excess transmission loss per surface reflection, defined as the increase in transmission loss relative to open water conditions, varies from 2–6 dB and is strongly frequency and angle dependent. The loss scales roughly with ice thickness. A four-layer (water, skeletal ice, solid ice, air), acousto-elastic, plane-wave reflection loss model that yields loss predictions in line with the results of Worcester et al. (2024) using the observed ice draft and ice parameters from the literature is used here in a cryoacoustic, Bayesian inversion to predict the time evolving ice properties over an annual cycle. The model incorporates roughness using the Rayleigh formula. Challenges include nonlinearity, missing physics, and questions of how well the data constrains the model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».