Effects of Wind on Convection in Strongly and Weakly Baroclinic Flows with Application to the Labrador Sea*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large buoyancy loss driving deep convection is often associated with a large wind stress that is typically omitted in simulations of convection. Here it is shown that this omission is not justified when overturning occurs in a horizontally inhomogeneous ocean. In strongly baroclinic flows, convective mixing is influenced both by the background horizontal density gradient and by the across-front advection of buoyancy due to wind. The former process—known as slantwise convection—results in deeper convection, while the effect of wind depends on the relative orientation of wind with respect to the baroclinic front. For the case of the Labrador Sea, wintertime winds act to destabilize the baroclinic Labrador Current causing a buoyancy removal roughly one-third as large as the air–sea buoyancy loss. Simulations using a nonhydrostatic numerical model, initialized and forced with observed fields from the Labrador Sea, show how the combination of wind and lateral gradients can result in significant convection within the current, in contrast with previous ideas. Though the advection of buoyancy due to wind in weakly baroclinic flows is negligible compared to the surface buoyancy removal typical of convective conditions, convective plumes are substantially deformed by wind. This deformation, and the associated across-front secondary circulation, are explained in terms of the vertical advection of wind-generated vorticity from the surface boundary layer to deeper depths. This mechanism generates vertical structure within the convective layer, contradicting the historical notion that properties become vertically homogenized during convection. For the interior Labrador Sea, this mechanism may be partly responsible for the vertical variability observed during convection, which modeling studies have until now failed to reproduce.
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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 ».