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Enregistrement W2778042044 · doi:10.1063/1.5004986

Random forcing of geostrophic motion in rotating stratified turbulence

2017· article· en· W2778042044 sur OpenAlexafffund
Michael L. Waite

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésGeostrophic windPhysicsForcing (mathematics)TurbulenceVortexEnergy cascadeGravity waveStratified flowsClassical mechanicsMechanicsGeophysicsStratified flowMeteorologyGravitational waveAtmospheric sciencesAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Random forcing of geostrophic motion is a common approach in idealized simulations of rotating stratified turbulence. Such forcing represents the injection of energy into large-scale balanced motion, and the resulting breakdown of quasi-geostrophic turbulence into inertia–gravity waves and stratified turbulence can shed light on the turbulent cascade processes of the atmospheric mesoscale. White noise forcing is commonly employed, which excites all frequencies equally, including frequencies much higher than the natural frequencies of large-scale vortices. In this paper, the effects of these high frequencies in the forcing are investigated. Geostrophic motion is randomly forced with red noise over a range of decorrelation time scales τ, from a few time steps to twice the large-scale vortex time scale. It is found that short τ (i.e., nearly white noise) results in about 46% more gravity wave energy than longer τ, despite the fact that waves are not directly forced. We argue that this effect is due to wave–vortex interactions, through which the high frequencies in the forcing are able to excite waves at their natural frequencies. It is concluded that white noise forcing should be avoided, even if it is only applied to the geostrophic motion, when a careful investigation of spontaneous wave generation is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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