Quantifying Diapycnal Mixing in an Energetic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Turbulent diapycnal mixing controls global circulation and the distribution of tracers in the ocean. For turbulence in stratified shear flows, we introduce a new turbulent length scale dependent on χ. We show the flux Richardson number Rif is determined by the dimensionless ratio of three length scales: the Ozmidov scale LO, the Corrsin shear scale LS, and . This new model predicts that Rif varies from 0 to 0.5, which we test primarily against energetic field observations collected in 100 m of water on the Australian North West Shelf (NWS), in addition to laboratory observations. The field observations consisted of turbulence microstructure vertical profiles taken near moored temperature and velocity turbulence time series. Irrespective of the value of the gradient Richardson number Ri, both instruments yielded a median , while the observed Rif ranged from 0.01 to 0.50, in agreement with the predicted range of Rif. Using a Prandtl mixing length model, we show that diapycnal mixing can be predicted from and the background vertical shear S. Using field and laboratory observations, we show that where LE is the Ellison length scale. The diapycnal diffusivity can thus be calculated from . This prediction agrees very well with the diapycnal mixing estimates obtained from our moored turbulence instruments for observed diffusivities as large as m2s−1. Moorings with relatively low sampling rates can thus provide long time series estimates of diapycnal mixing rates, significantly increasing the number of diapycnal mixing estimates in the ocean.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».