A Diagnostic Model for Mixed Layer Depth Estimation with Application to Ocean Station P in the Northeast Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a simple diagnostic model for estimating mixed layer depth based solely on the one-dimensional heat balance equation, the surface heat flux, and the sea surface temperature. The surface fluxes drive heating or cooling of the upper layer whereas the surface temperature acts as a “thermostat” that regulates the vertical extent of the layer. Daily mixed layer depth estimates from the diagnostic model (and two standard bulk mixed layer models) are compared with depths obtained from oceanic profiles collected during the 1956–80 Canadian Weathership program at Station P and more recent (2001–07) profiles from the vicinity of this station from Argo drifters. Summer mixed layer depths from the diagnostic model agree more closely with observed depths and are less sensitive to heat flux errors than those from bulk models. For the Weathership monitoring period, the root-mean-square difference between modeled and observed monthly mean mixed layer depths is ∼6 m for the diagnostic model and ∼10 m for the bulk models. The diagnostic model is simpler to apply than bulk models and sidesteps the need for wind data and turbulence parameterization required by these models. Mixed layer depths obtained from the diagnostic model using NCEP–NCAR reanalysis data reveal that—contrary to reports for late winter—there has been no significant trend in the summer mixed layer depth in the central northeast Pacific over the past 52 yr.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».