Geostrophic Turbulence in the Frequency–Wavenumber Domain: Eddy-Driven Low-Frequency Variability*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivated by the potential of oceanic mesoscale eddies to drive intrinsic low-frequency variability, this paper examines geostrophic turbulence in the frequency–wavenumber domain. Frequency–wavenumber spectra, spectral fluxes, and spectral transfers are computed from an idealized two-layer quasigeostrophic (QG) turbulence model, a realistic high-resolution global ocean general circulation model, and gridded satellite altimeter products. In the idealized QG model, energy in low wavenumbers, arising from nonlinear interactions via the well-known inverse cascade, is associated with energy in low frequencies and vice versa, although not in a simple way. The range of frequencies that are highly energized and engaged in nonlinear transfer is much greater than the range of highly energized and engaged wavenumbers. Low-frequency, low-wavenumber energy is maintained primarily by nonlinearities in the QG model, with forcing and friction playing important but secondary roles. In the high-resolution ocean model, nonlinearities also generally drive kinetic energy to low frequencies as well as to low wavenumbers. Implications for the maintenance of low-frequency oceanic variability are discussed. The cascade of surface kinetic energy to low frequencies that predominates in idealized and realistic models is seen in some regions of the gridded altimeter product, but not in others. Exercises conducted with the general circulation model suggest that the spatial and temporal filtering inherent in the construction of gridded satellite altimeter maps may contribute to the discrepancies between the direction of the frequency cascade in models versus gridded altimeter maps seen in some regions. Of course, another potential reason for the discrepancy is missing physics in the models utilized here.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».