Bottom-Enhanced Diapycnal Mixing Driven by Mesoscale Eddies: Sensitivity to Wind Energy Supply
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It has been estimated that much of the wind energy input to the ocean general circulation is removed by mesoscale eddies via baroclinic instability. While the fate of this energy remains a subject of research, arguments have been presented suggesting that a fraction of it may get transferred to lee waves that, upon breaking, result in bottom-enhanced diapycnal mixing. Here the authors propose several parameterizations of this process and explore their impact in a low-resolution ocean–climate model, focusing on their impact on the abyssal meridional overturning circulation (MOC) of Antarctic Bottom Water. This study shows that, when the eddy energy is allowed to maintain diapycnal mixing, the abyssal MOC generally intensifies with increasing wind energy input to the ocean. In such a case, the whole system is driven by the wind: wind steepens isopycnals and generates eddies, and the (parameterized) eddies generate small-scale mixing, driving the MOC. It is also demonstrated that if the model diapycnal diffusivity, eddy transfer coefficient, and surface climate are decoupled from the winds, then stronger wind stress in the Southern Ocean may lead to a weaker MOC in the abyss—in line with previous results. A simple scaling theory, describing the response of the abyssal MOC strength to wind energy input, is developed, providing a better insight on the numerical results.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».