River‐tide dynamics: Exploration of nonstationary and nonlinear tidal behavior in the <scp>Y</scp>angtze <scp>R</scp>iver estuary
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract River‐tide dynamics remain poorly understood, in part because conventional harmonic analysis (HA) does not cope effectively with nonstationary signals. To explore nonstationary behavior of river tides and the modulation effects of river discharge, this work analyzes tidal signals in the Yangtze River estuary using both HA in a nonstationary mode and continuous wavelet transforms (CWT). The Yangtze is an excellent natural laboratory to analyze river tides because of its high and variable flow, its length, and the fact that there are do dams or reflecting barriers within the tidal part of the system. Analysis of tidal frequencies by CWT and analysis of subtidal water level and tidal ranges reveal a broad range of subtidal variations over fortnightly, monthly, semiannual, and annual frequencies driven by subtidal variations in friction and by variable river discharges. We employ HA in a nonstationary mode (NSHA) by segregating data within defined flow ranges into separate analyses. NSHA quantifies the decay of the principal tides and the modulation of M 4 tide with increasing river discharges. M 4 amplitudes decrease far upriver (landward portion of the estuary) and conversely increase close to the ocean as river discharge increases. The fortnightly frequencies reach an amplitude maximum upriver of that for over tide frequencies, due to the longer wavelength of the fortnightly constituents. These methods and findings should be applicable to large tidal rivers globally and have broad implications regarding management of navigation channels and ecosystems in tidal rivers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle