Dissipation of Turbulent Kinetic Energy in the Oscillating Bottom Boundary Layer of a Large Shallow Lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mixing rates and biogeochemical fluxes are commonly estimated from the rate of dissipation of turbulent kinetic energy ε as measured with a single instrument and processing method. However, differences in measurements of ε between instruments/methods often vary by one order of magnitude. In an effort to identify error in computing ε, we have applied four common methods to data from the bottom boundary layer of Lake Erie. We applied the second-order structure function method (SFM) to velocity measurements from an acoustic Doppler current profiler, using both canonical and anisotropy-adjusted Kolmogorov constants, and compared the results with those computed from the law of the wall, Batchelor fitting to temperature gradient microstructure, and inertial subrange fitting to acoustic Doppler velocimeter data. The ε from anisotropy-adjusted constants in SFM increased by a factor of 6 or more at 0.2 m above the bed and showed a better agreement with microstructure and inertial method estimations. The maximum difference between SFM ε, computed using adjusted and canonical constants, and microstructure values was 25% and 50%, respectively. This difference was 30% and 55%, respectively, for those from inertial subrange fitting at times of high-intensity turbulence (Reynolds number at 1 m above the bed of more than 2 × 104). Comparison of the SFM ε to those from law of the wall was often poor, with errors as large as one order of magnitude. From the considerable improvement in ε estimates near the bed, anisotropy-adjusted Kolmogorov constants should be applied to compute dissipation in geophysical boundary layers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».