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Coherent heat patterns revealed by unsupervised classification of Argo temperature profiles in the North Atlantic Ocean ArchiMer
Maze, Guillaume; Mercier, Herle; Fablet, Ronan; Tandeo, Pierre; Radcenco, Manuel Lopez; Lenca, Philippe; Feucher, Charlene; Le Goff, Clement.
A quantitative understanding of the integrated ocean heat content depends on our ability to determine how heat is distributed in the ocean and what are the associated coherent patterns. This study demonstrates how this can be achieved using unsupervised classification of Argo temperature profiles. The classification method used is a Gaussian Mixture Model (GMM) that decomposes the Probability Density Function of a dataset into a weighted sum of Gaussian modes. It is determined that the North Atlantic Argo dataset of temperature profiles con- tains 8 groups of vertically coherent heat patterns, or classes. Each of the temperature profile classes reveals unique and physically coherent heat distributions along the vertical axis. A key result of this study is...
Tipo: Text Palavras-chave: Heat content; Classification North Atlantic; Stratification; Water mass; Thermocline; Argo; Pattern.
Ano: 2017 URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/00363/47431/47456.pdf
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Brève introduction à la fouille de grandes bases de données océaniques ArchiMer
Maze, Guillaume; Mercier, Herle; Fablet, Ronan; Lenca, Philippe; Piolle, Jean-francois.
Les bases de données marines, alimentées par les satellites et les robots autonomes sous-marins comme les flotteurs du réseau Argo, sont de plus en plus grandes (plusieurs dizaines de gigaoctets et teraoctets) et rapidement évolutives (elles changent d’heure en heure). Cette augmentation spectaculaire de la dimension et de la complexité des données rend difficile leur exploitation avec les outils standards. Or, c’est à partir de l’analyse des données que les chercheurs pourront réaliser de nouvelles découvertes scientifiques sur la dynamique des océans, à grande et petite échelles, et les changements climatiques régionaux et globaux. L'école d’été OBIDAM14 visait à contribuer à lever ces verrous d’analyse en introduisant les méthodes de fouille de données...
Tipo: Text
Ano: 2014 URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/00216/32710/31075.pdf
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Fouille de grandes bases de données océaniques: nouveaux défis et solutions. Compte-rendu factuel de l’école d’été OBIDAM14 organisée par l’Ifremer, le CNRS et Telecom Bretagne, 8-9 septembre 2014, Brest ArchiMer
Maze, Guillaume; Mercier, Herle; Fablet, Ronan; Lenca, Philippe; Piolle, Jean-francois.
Tipo: Text
Ano: 2014 URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/00213/32413/30882.pdf
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