Upwelling flow dynamics in long canyons at low Rossby number
Notice bibliographique
Résumé
Submarine canyons, topographic features incising the continental slope, vary in both shape and size. The dynamics of short canyons have been observed and described in the field, in the laboratory, and with numerical simulations. Flow within long canyons, such as Juan de Fuca canyon, located between Vancouver Island and Washington State in the Pacific Northwest, is less well understood. Physical models of both long and short canyons have been constructed to understand the upwelling dynamics in long canyons and how upwelling changes, as compared with the dynamics of short canyons, at low Rossby number. Stratification and rotation, both important parameters in determining the dynamics in canyons, can be controlled and scaled accordingly for replication of oceanic conditions. The physical model is spun up to an initial rotation rate, and the flow is forced by increasing the rotation rate over the equivalent of several days. Flow visualization is used to determine the strength and location of upwelling, the strength and mechanisms generating vorticity, as well as the differences between the flow within the long and short canyons. The pattern of upwelling between the two canyons is significantly different in the horizontal with upwelling occurring through the canyon head in the short canyon and upwelling occurring close to the mouth along the downstream rim in the long canyon. At high Rossby number, upwelling is similar in both the long and short canyon and is driven by advection. However, as Rossby number decreases, the flow in the long canyon is more strongly affected by the strong convergence of the isobaths near the canyon than by advection alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».