Modeled MABL Responses to the Winter Kuroshio SST Front in the East China Sea and Yellow Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on the Weather Research Forecasting (WRF) model, we designed a long‐term sea surface temperature (SST)‐forcing simulation to simulate the influences of SST front on the marine atmospheric boundary layer (MABL) over the East China Sea and the Yellow Sea during wintertime. The results revealed that SST front have significant relationship with MABL adjustment. The atmospheric modulations and the comparisons of the vector wind and the scalar wind indicate that the MABL responses to the SST front are quite different under different wind directions. When the prevailing wind blows parallel to the SST front (NE wind directions), the sea level pressure adjustment mechanism dominates the atmospheric adjustment. The variances of scalar wind and vector wind are similar. However, when prevailing wind crossing SST front from cold to warm (NW wind directions), both the sea level pressure adjustment mechanism and vertical mixing mechanism play an important role. The maximum variations of the scalar wind are just over the core of SST front, whereas maximum vector wind variations are over warm flank. When wind blowing from warm to cold (SE wind directions), the vertical mixing mechanism contributes more to the MABL responses. The maximum variations of the scalar wind are beyond the top of MABL, which occur over the core SST front. The further diagnosis analysis showed that the meridional transient eddies and mean flow interaction contribute to the scalar wind variations under cross‐front conditions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».