Wave Breaking Dissipation in a Young Wind Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coupled in situ and remote sensing measurements of young, strongly forced wind waves are applied to assess the role of breaking in an evolving wave field. In situ measurements of turbulent energy dissipation from wave-following Surface Wave Instrument Float with Tracking (SWIFT) drifters and a tethered acoustic Doppler sonar system are consistent with wave evolution and wind input (as estimated using the radiative transfer equation). The Phillips breaking crest distribution Λ(c) is calculated using stabilized shipboard video recordings and the Fourier-based method of Thomson and Jessup, with minor modifications. The resulting Λ(c) are unimodal distributions centered around half of the phase speed of the dominant waves, consistent with several recent studies. Breaking rates from Λ(c) increase with slope, similar to in situ dissipation. However, comparison of the breaking rate estimates from the shipboard video recordings with the SWIFT video recordings show that the breaking rate is likely underestimated in the shipboard video when wave conditions are calmer and breaking crests are small. The breaking strength parameter b is calculated by comparison of the fifth moment of Λ(c) with the measured dissipation rates. Neglecting recordings with inconsistent breaking rates, the resulting b data do not display any clear trends and are in the range of other reported values. The Λ(c) distributions are compared with the Phillips equilibrium range prediction and previous laboratory and field studies, leading to the identification of several inconsistencies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».