An integrated water quality modeling system with dynamic remote sensing feedback
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A coupled hydrodynamic-optical water quality modeling system based on Dynamic Data Driven Applications Systems (DDDAS) concepts that assimilates remote sensing data into a hydrodynamic model was developed and tested. The modeling system includes the hydrodynamic model (ALGE), a radiative transfer model (Hydrolight), and remote imagery (MODIS) as a dynamic feedback. The DDDAS was implemented through an Ensemble Kalman Filter (EnKF) with a small ensemble space. Large scale thermal structure and circulation patterns in Lake Ontario were simulated during the spring and summer seasons. High-resolution stream plume studies were performed in Conesus Lake and for the plume of the Niagara River in Lake Ontario. This work provided validation of the capabilities of the ALGE code to simulate the transport of sediment and passive tracer. Although the ALGE model produces predictions of the distribution of the TSS constituents, visual examination of MODIS 250 m reflectance data clearly shows discrepancies between themodel TSS output and the remote sensing data. These errors are due to the uncertainties in model physics, parameters, and forcing conditions. A Kalman filter-based method was implemented in this research to provide a better estimate of the modeled TSS. MODIS 250 m reflectance data was used as a dynamic feedback in EnKF. A test was performed at the single simulation grid point at the Genesee River mouth to validate the performance of the EnKF method. The EnKF estimate and the ensemble mean had similar and lower RMSE than any single run. Further validation was undertaken to examine the effects of assimilating MODIS data for all grid points to estimate the plume dissipation. Results show that the spatial filtering via an EnKF is capable of capturing the episodic nature of storm events by usingMODIS data as feedback. In this case the EnKF estimate RMSE is considerably smaller than the ensemble mean RMSE.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle