Submesoscale Water-Mass Spectra in the Sargasso Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Submesoscale stirring contributes to the cascade of tracer variance from large to small scales. Multiple nested surveys in the summer Sargasso Sea with tow-yo and autonomous platforms captured submesoscale water-mass variability in the seasonal pycnocline at 20–60-m depths. To filter out internal waves that dominate dynamic signals on these scales, spectra for salinity anomalies on isopycnals were formed. Salinity-gradient spectra are approximately flat with slopes of −0.2 ± 0.2 over horizontal wavelengths of 0.03–10 km. While the two to three realizations presented here might be biased, more representative measurements in the literature are consistent with a nearly flat submesoscale passive tracer gradient spectrum for horizontal wavelengths in excess of 1 km. A review of mechanisms that could be responsible for a flat passive tracer gradient spectrum rules out (i) quasigeostrophic eddy stirring, (ii) atmospheric forcing through a relict submesoscale winter mixed layer structure or nocturnal mixed layer deepening, (iii) a downscale vortical-mode cascade, and (iv) horizontal diffusion because of shear dispersion of diapycnal mixing. Internal-wave horizontal strain appears to be able to explain horizontal wavenumbers of 0.1–7 cycles per kilometer (cpkm) but not the highest resolved wavenumbers (7–30 cpkm). Submesoscale subduction cannot be ruled out at these depths, though previous observations observe a flat spectrum well below subduction depths, so this seems unlikely. Primitive equation numerical modeling suggests that nonquasigeostrophic subinertial horizontal stirring can produce a flat spectrum. The last need not be limited to mode-one interior or surface Rossby wavenumbers of quasigeostrophic theory but may have a broaderband spectrum extending to smaller horizontal scales associated with frontogenesis and frontal instabilities as well as internal waves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».