Covariability of Near-Surface Wind Speed Statistics and Mesoscale Sea Surface Temperature Fluctuations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The atmospheric (ABL) and ocean (OBL) boundary layers are intimately linked via mechanical and thermal coupling processes. In many regions over the world’s oceans, this results in a strong covariability between anomalies in wind speed and SST. At oceanic mesoscale, this coupling can be driven either from the atmosphere or the ocean. Gridded SST and wind speed data at 0.25° resolution show that over the western North Atlantic, the ABL mainly responds to the OBL, whereas in the eastern North Pacific and in the Southern Ocean, the OBL largely responds to wind speed anomalies. This general behavior is also verified by in situ buoy observations in the Atlantic and Pacific. A stochastic, nondimensional, 1D coupled air–sea boundary layer model is utilized to assess the relative importance of the coupling processes. For regions of little intrinsic SST fluctuations (i.e., most regions of the world’s oceans away from strong temperature fronts), the inclusion of cold water entrainment at the thermocline is crucial. In regions with strong frontal activities (e.g., the western boundary regions), the coupling is dominated by the SST fluctuations, and the frontal variability needs to be included in models. Generally, atmospheric and ocean-driven coupling lead to an opposite relationship between SST and wind speed fluctuations. This effect can be especially important for higher wind speed quantiles.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».