10.1016/s0967-0653(98)85448-3
Notice bibliographique
Résumé
A method is presented to calculate mean sea surface dynamic topography from satellite altimeter observations of its temporal variability. Time averaging of a simplified version of the quasi-geostrophic potential vorticity equation for the upper ocean layer results in a differential equation for the averaged relative vorticity in which the mean divergence of the eddy vorticity fluxes acts as a source or sink. The essential part is that these eddy fluxes can be determined from the altimeter observations. Consequently, no parameterisations appear in the averaged vorticity equation. From the average vorticity field, surface geostrophic velocities and related mean dynamic sea surface topography can then simply be derived. The usefulness of the method is established using “perfect” data, namely numerical output from the United Kingdom Fine Resolution Antarctic Model. The method appears applicable to areas of the ocean with strong enough mesoscale variability such as the major western boundary currents and their extensions and to frontal regions of the Antarctic Circumpolar Current. Quite realistic results are presented for active regions of the world ocean. Results are compared with hydrographic observations for the major western boundary current extensions of the Southern Ocean. An important application is to combine the newly derived averaged flow field with the observed eddy field to derive the total time-varying geostrophic surface velocity field. As a striking example this is applied to the Agulhas Current retroflection, where the repeated shedding of large rings can now be synoptically reconstructed as a continuous process.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,989 | 0,991 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».