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L’IA au service de l’océanographie (view source)
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Nous avons appliqué le modèle de prévision pour regrouper un total de 3 602 profils CTP, en fonction de leur valeur de la température uniquement, dont le point de données final est inférieur à 1 000 dbar. Les résultats ont montré que le jeu de données des profils de la température contient neuf groupes de modèles de chaleur verticalement cohérents ou classes. Chacune de ces classes de profils de la température révèle des distributions de la chaleur uniques et physiquement cohérentes le long de l’axe vertical. Lorsqu’on les cartographie dans l’espace, on constate que chacune des neuf classes définit une région océanique, même si aucune information spatiale n’a été utilisée dans la détermination du modèle. Le modèle est également capable de montrer des phénomènes naturels tels que les bras de mer, représentés par des observations violettes dans la figure ci-dessous.
Nous avons appliqué le modèle de prévision pour regrouper un total de 3 602 profils CTP, en fonction de leur valeur de la température uniquement, dont le point de données final est inférieur à 1 000 dbar. Les résultats ont montré que le jeu de données des profils de la température contient neuf groupes de modèles de chaleur verticalement cohérents ou classes. Chacune de ces classes de profils de la température révèle des distributions de la chaleur uniques et physiquement cohérentes le long de l’axe vertical. Lorsqu’on les cartographie dans l’espace, on constate que chacune des neuf classes définit une région océanique, même si aucune information spatiale n’a été utilisée dans la détermination du modèle. Le modèle est également capable de montrer des phénomènes naturels tels que les bras de mer, représentés par des observations violettes dans la figure ci-dessous.
[[File:Ocean data before after.png|center|thumb|827x827px|'''<small>Les profils océaniques avant et après l’application du modèle de prévision</small>''']]
En outre, il est possible de relever des profils anormaux en examinant dans quelle mesure un profil océanique s’écarte de sa grappe. Dans la figure ci-dessous, les résultats ont montré qu’il y a un total de quatre profils qui peuvent être anormaux. Les profils ainsi déterminés appartiennent aux grappes 0, 4 et 6.
[[File:Anomlous profiles.png|center|thumb|503x503px|'''<small>Application du modèle de prévision pour relever les profils anormaux</small>''']]
Au final, le modèle peut fournir aux océanologues un outil axé sur les données pour analyser les données océaniques.
== References ==
== References ==