Surface Wave Effects on the Wind-Power Input to Mixed Layer Near-Inertial Motions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ocean surface waves play an essential role in a number of processes that modulate the momentum fluxes through the air–sea interface. In this study, the effects of evolving surface waves on the wind-power input (WPI) to near-inertial motions (NIMs) are examined by using momentum fluxes from a spectral wave model and a simple slab ocean mixed layer model. Single-point numerical experiments show that, without waves, the WPI and the near-inertial kinetic energy (NI-KE) are overestimated by about 20% and 40%, respectively. Globally, the overestimate in WPI is about 10% during 2005–08. The largest surface wave effects occur in the winter storm-track regions in the midlatitude northwestern Atlantic, Pacific, and in the Southern Ocean, corresponding to large inverse wave age and rapidly varying strong winds. A relatively low frequency of occurrence of wind sea is found in the midlatitudes, which implies that the influence of evolving surface waves on WPI is intermittent, occurring less than 10% of the total time but making up the dominant contributions to reductions in WPI. Given the vital role of NIMs in diapycnal mixing at the base of the mixed layer and the deep ocean, the present study suggests that it is necessary to include the effects of surface waves on the momentum flux, for example, in studies of coupled ocean–atmosphere dynamics or climate models.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».