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Enregistrement W2003323627 · doi:10.3402/tellusa.v52i1.12252

A numerical model comparison of baroclinic instability in the presence of topography

2000· article· en· W2003323627 sur OpenAlexaff
Catherine Griffiths, Motoyoshi Ikeda, Peter Smith

Notice bibliographique

RevueTellus A Dynamic Meteorology and Oceanography · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaroclinityInstabilityGeologyMeteorologyClimatologyAtmospheric sciencesMechanicsGeophysicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of meanders along a front and subsequent eddy formation results in the exchangeof water-mass properties across the front. This is an important phenomenon, both for continentalshelf and basin-scale thermodynamics. In this study, we are concerned with the authenticity ofgrowing baroclinic waves over bottom slope topography in commonly-used primitive equationmodels, as they are such a widely used tool for understanding the dynamics of the ocean. Baroclinicinstability is simulated in a cyclic channel, in 2 such models: the Bryan–Cox model (Cox, 1984)and the Bleck–Boudra (1986) isopycnal model. We focus on the linear stage of instability and onthe effects of topography, with isobaths running parallel to the front. Initially, a quasi-geostrophic(QG), subsurface front is used as a basic state for baroclinic instability in the 2 models. A series ofexperiments with topography are performed, introducing successively steeper topography parallelto the front. The results from the 2 models are verified by comparison with QG theory and resultsfrom a QG numerical simulation. Two versions of the isopycnal model, which employ differentnumerical schemes for advection in the thickness equation, are run for the flat-bottomed experiments. We demonstrate how this choice of numerical scheme can affect baroclinic wave activity.Linear growth rate curves are plotted for each model experiment. The fastest-growing baroclinicwave in a flat channel is shorter in the Bryan-Cox model than that predicted by QG theory, QGnumerical model results, and the Bleck–Boudra isopycnal primitive equation model. This featureis a consequence of the vertical discretization used in this model. The magnitude of the lineargrowth rates is significantly smaller in the Bleck–Boudra isopycnal model than in the Bryan–Coxmodel and the QG simulation, because of implicit diffusion inherent in the numerical scheme usedby this model. The experiments with topography show that this implicit diffusion becomes mostactive in more stable environments. The modifying effects of topography expected from QG resultsare found in both primitive equation models: for topography of positive slope (i.e., with the sameinclination as the isopycnals), the fastest-growing wavelength increases and is damped; for topographyof negative slope, the fastest-growing wavelength decreases. The 2 primitive equationmodels are then initialized with an ageostrophic, outcropping front; and their results are comparedin the light of experience gained from the subsurface front simulations. Again, a series of experimentswith topography are performed. The results from these simulations show how ageostrophic effectsact to stabilize baroclinic waves, but do not change the way that topography modifies them. Similar, numerically-induced, features were found in all the experiments with the ageostrophic, outcroppingfront, as was found with the subsurface front. By focusing on the linear growth of baroclinic waves, this investigation has pinpointed some artificial tendencies inherent in the 2 primitive equationmodels, which modellers will find useful when interpreting the results of their simulations. The important lesson for oceanographers is to remember, that although waves in the numerical modelsare physically well-behaved, the wave characteristics may have been modified by numerical errors, and therefore to exercise care in interpretating the results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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