Jet–Topography Interactions Affect Energy Pathways to the Deep Southern Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Southern Ocean, strong eastward ocean jets interact with large topographic features, generating eddies that feed back onto the mean flow. Deep-reaching eddies interact with topography, where turbulent dissipation and generation of internal lee waves play an important role in the ocean’s energy budget. However, eddy effects in the deep ocean are difficult to observe and poorly characterized. This study investigates the energy contained in eddies at depth, when an ocean jet encounters topography. This study uses a two-layer ocean model in which an imposed unstable jet encounters a topographic obstacle (either a seamount or a meridional ridge) in a configuration relevant to an Antarctic Circumpolar Current frontal jet. The authors find that the presence of topography increases the eddy kinetic energy (EKE) at depth but that the dominant processes generating this deep EKE depend on the shape and height of the obstacle as well as on the baroclinicity of the jet before it encounters topography. In cases with high topography, horizontal shear instability is the dominant source of deep EKE, while a flat bottom or a strongly sheared inflow leads to deep EKE being generated primarily through baroclinic instability. These results suggest that the deep EKE is set by an interplay between the inflowing jet properties and topography and imply that the response of deep EKE to changes in the Southern Ocean circulation is likely to vary across locations depending on the topography characteristics.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».