MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2520815347 · doi:10.1002/2015jc011549

Prediction of M<sub>2</sub> tidal surface currents by a global baroclinic ocean model and evaluation using observed drifter trajectories

2016· article· en· W2520815347 sur OpenAlexafffund
Tsubasa Kodaira, Keith R. Thompson, Natacha B. Bernier

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMarine Environmental Observation Prediction and Response Network
Mots-clésDrifterBaroclinityInternal tideGeologyBathymetryClimatologyCurrent (fluid)Tidal powerBarotropic fluidOcean currentAtmospheric sciencesOceanographyInternal wavePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global M2 tidal surface currents are predicted using a global baroclinic ocean model with horizontal grid spacing of 1/12° and 19 z‐levels in the vertical. After first showing the predicted tidal elevations are in reasonable agreement with observations made by bottom pressure recorders and altimeters, the predicted tidal surface currents are evaluated by comparing them with independent estimates based on observed drifter trajectories. Both predicted and observed tidal surface currents can exceed 0.1 m s−1 in the deep ocean. Internal tides are shown to make a significant contribution to the predicted tidal surface currents. Phase locking of the surface and internal tides causes spatial changes in the predicted tidal surface currents that vary with approximately the same wavenumber as that of the lowest mode internal tide. Qualitatively similar, small‐scale variations are also detected in the observed estimates but the variations do not line up exactly with the predictions. Possible explanations for the mismatch are given. The seasonal variation of M2 tidal surface currents, and the energy conversion rate from surface to internal tides, is also predicted by initializing, and restoring, the model to an observed seasonal climatology of temperature and salinity. Compared to tidal elevation, the seasonal change of tidal surface current can be large (order 10% for each hemisphere). It is caused by seasonal variations in the vertical structure of the baroclinic modes and the energy conversion rate. In the vicinity of major bathymetric features, the seasonal variation of second and higher order modes can be much larger (up to 50%).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research OceansMême sujetOceanographic and Atmospheric ProcessesTravaux en français237 207