Notice bibliographique
Résumé
High‐resolution three‐dimensional numerical modeling and field observations were used to describe the nonlinear response of Cayuga Lake to surface wind forcing. The degeneration of the basin‐scale internal wave field was characterized according to the composite Froude number ( G 2 ), Wedderburn number ( W N ), and Lake number ( L N ), which are measures of hydraulic control and bulk and integral wind disturbance force to the baroclinic restoring force, respectively. The typical Cayuga Lake response was a nonlinear surge when ∼ 1 < W N (or L N ) < ∼ 2–12 and a surge with emergent nonlinear internal waves when W N or L N < ∼ 2, in agreement with published laboratory studies. An observed shock front was simulated to be an internal hydraulic jump, occurring at midbasin during strong winds when W N < 0.8. To our knowledge, this is the first simulation of a midbasin seiche‐induced hydraulic jump (supported by field data) due to supercritical conditions ( G 2 > 1) in a lake. The occurrence of the hydraulic jump was correctly predicted using scaling parameters. It was also shown that topographically induced internal hydraulic jumps form when the nonlinear surges interact with a sill‐contraction topographic feature. In contrast to published literature, the observed high‐frequency nonlinear internal waves were preferentially associated with internal jumps, as opposed to steepened internal surges. Computed vertical diffusivities showed mixing was enhanced by two orders of magnitude within both the surges and hydraulic jumps as they propagated through the basin and interacted with topography. Our results can be generalized to other lakes and fjords with similar long‐narrow geometry and topographically separate side basins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 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 ».