Spontaneous imbalance in the non-hydrostatic Boussinesq equations
Notice bibliographique
Résumé
Whereas high-frequency waves are valid solutions to the Boussinesq equations in certain limits, their amplitudes are generally observed to be small in large-scale atmospheric and oceanic data. Traditionally, this has led to the development of balance models, reducing the dynamics to only the slow subset. Their solutions, however, can spontaneously generate imbalance in the context of the full equations. To quantify this, we calculate how much energy is transferred from the balanced to the unbalanced part of a turbulent rotating stratified flow that has been initialised to remove high frequencies. We lay out an approach to derive the time evolution of the balanced modes in which their interactions with unbalanced modes are taken into account. This enables us to calculate the budget of balanced (and unbalanced) energy. Our results show that imbalance generation occurs at scales where the Froude and Rossby numbers are still small and the energy spectrum is steep. We find that the scale at which maximum imbalance is generated depends on the peak of the energy spectrum and is invariant to the strength of rotation over the range examined. The unbalanced energy, after being transferred from the balanced component of the flow at larger scales, is cascaded forward and forms a shallow energy spectrum. The steep balanced subrange of the energy spectrum and the shallow subrange cross and form a kink in the total energy spectrum consistent with observed atmospheric and oceanic data. A frequency analysis at different wavenumbers shows that the separation of time scales breaks down at wavenumbers larger than those of maximum imbalance generation, but smaller than the kink of the energy spectrum. Below these scales, there is a single turbulent distribution of frequencies.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».