Application of a nested‐grid ocean circulation model to Lunenburg Bay of Nova Scotia: Verification against observations
Notice bibliographique
Résumé
A nested‐grid ocean circulation modeling system is used to study the response of Lunenburg Bay in Nova Scotia, Canada, to local wind‐forcing, tides, remotely generated waves, and buoyancy forcing in the summer and fall of 2003. Quantitative comparisons between observations and model results demonstrate that the modeling system reproduces reasonably well the observed sea level, temperature, salinity, and currents in the bay. Numerical results reveal that the spatial and temporal variability of temperature and salinity in the bay during the study period is mainly forced by the local wind stress and surface heat/freshwater fluxes, with some contribution from tidal circulation. In particular, the local heat balance on the monthly timescale is dominated by cooling due to vertical advection and warming due to horizontal advection and net surface heat flux, while high‐frequency variations (timescales of 1–30 days) are mainly associated with vertical advection, i.e., wind‐induced upwelling and downwelling. There is also a strong baroclinic throughflow over the deep water region outside Lunenburg Bay that is strongly influenced by wind‐forcing. The vertically integrated momentum balance analysis indicates a modified geostrophic balance on the monthly timescale and longer, and is dominated by the pressure term and wind minus bottom stress in the high‐frequency band.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».