High-resolution modelling of a coastal harbour in the presence of strong tides and significant river runoff
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of Canada’s Ocean Protection Plan (OPP), improved coastal and near-shore modelling is needed to enhance marine safety and emergency response capacity in the aquatic environment. In this study, the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) is adopted to develop an ocean forecasting system for Saint John harbour in the Bay of Fundy, on the east coast of Canada. The challenging regional oceanography is characterized by the presence of some of the world’s strongest tides, significant river runoff and complicated geometry. A three-level one-way nesting approach is used to downscale from a 1/12° North Atlantic-Arctic regional model to very-high-resolution port-scale around Saint John harbour. The three nested grids cover the outer shelf, the Bay of Fundy and finally the approach to the harbour with resolutions of 2.5 km, 500 m and 100 m respectively. Due to the lack of accurate runoff data at the Saint John River outlet, the model’s lateral open boundary condition is modified to introduce the river forcing with the observed time series of water level near the mouth of the river. Evaluation with observational data demonstrates the model’s accuracy for the simulation of tidal elevation and currents, non-tidal water level and currents, temperature and salinity. Comparison with the observed sea surface temperature demonstrates the improved model accuracy through increasing the horizontal resolution. Virtual Lagrangian trajectories computed using the modelled surface currents and including wind effects show good agreement with the observed trajectories of different types of surface drifters. This study demonstrates the capability of the NEMO modelling framework to provide very-high-resolution modelling at port-scale resolution for the Saint John harbour.
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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 découle