Sources of Eddy Energy Simulated by a Model of the Northeast Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines the energy sources for eddy variability in the Gulf of Alaska using a numerical model and a novel form of data assimilation referred to as spectral nudging. Spectral nudging is distinguished from conventional nudging by its ability to operate only on specified frequency and wavenumber bands; in the present case, only the subannual variability is nudged, and only on spatial scales of 100 km or more. By using this approach, the broad-brush aspects of the model’s mean state are constrained to remain near the mean climatological conditions, while the simulated eddy field is determined by the model dynamics. Simulations of the North Pacific Ocean with a 0.25° horizontal resolution and spectral nudging have been previously shown to produce eddy fields that are significantly more energetic and more realistic than those produced by prognostic (i.e., not nudged) simulations. The analysis of the spectrally nudged model results undertaken here reveals the tendency of the circulation to be both baroclinically and barotropically unstable in different regions and to differing degrees. Along the north coast of the Gulf of Alaska, the simulation suggests that barotropic instability is more important overall as an energy source for eddies than is baroclinic instability. Along the east coast of the Gulf of Alaska, the simulation suggests that both baroclinic and barotropic instabilities are important. Although the overall energy transfer is from the mean state to the eddy field, there are regions of the model, particularly along the north coast of the Gulf of Alaska, where the transfer of energy is from the eddy field to the mean flow.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».