論文の概要: Synergy between Observation Systems Oceanic in Turbulent Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14516v2
• Date: Wed, 27 Jan 2021 16:21:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 10:58:35.861513
• Title: Synergy between Observation Systems Oceanic in Turbulent Regions
• Title（参考訳）: 乱流域における観測システム間の相乗効果
• Authors: Van-Khoa Nguyen, Santiago Agudelo
• Abstract要約: 海洋ダイナミクスは、複雑な気候現象における海洋の役割を決定する上での公理の源である。 現在の観測システムは3次元海洋データに十分な統計的精度を達成するのに限界がある。 湾岸流と黒潮の延長流における海洋ダイナミクスのモデル化において,潜流クラス回帰と深層回帰ニューラルネットワークを探索するデータ駆動型手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ocean dynamics constitute a source of incertitude in determining the ocean's role in complex climatic phenomena. Current observation systems have limitations in achieving sufficiently statistical precision for three-dimensional oceanic data. It is crucial knowledge to describe the behavior of internal ocean structures. We present the data-driven approaches which explore latent class regressions and deep regression neural networks in modeling ocean dynamics in the extensions of Gulf Stream and Kuroshio currents. The obtained results show a promising data-driven direction for understanding the ocean's characteristics, including salinity and temperature, in both spatial and temporal dimensions in the turbulent regions. Our source codes are publicly available at https://github.com/v18nguye/gulfstream-lrm and at https://github.com/sagudelor/Kuroshio.
• Abstract（参考訳）: 海洋力学は、複雑な気候現象における海洋の役割を決定するためのインキュメントの源となっている。 現在の観測システムは3次元海洋データに対して十分な統計的精度を達成するのに限界がある。 内部海洋構造の挙動を記述する上で重要な知識である。 本稿では,ガルフストリームおよび黒潮流の拡張における海洋力学のモデル化において,潜在クラス回帰と深部回帰ニューラルネットワークを探索するデータ駆動型アプローチを提案する。 その結果, 乱流域の空間的および時間的次元において, 塩分濃度や温度などの海洋特性を理解する上で有望なデータ駆動方向が得られた。 ソースコードはhttps://github.com/v18nguye/gulfstream-lrmとhttps://github.com/sagudelor/kuroshioで公開しています。

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