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Enregistrement W3005116098 · doi:10.1017/jfm.2019.1060

Untangling waves and vortices in the atmospheric kinetic energy spectra

2020· article· en· W3005116098 sur OpenAlexaff
Michael L. Waite

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinetic energyVortexSpectral linePhysicsEnergy (signal processing)Atmospheric waveAtmospheric sciencesMechanicsClassical mechanicsGravity waveWave propagationOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kinetic energy spectrum in the atmospheric mesoscale has a - 5/3 slope, which suggests an energy cascade. But the underlying dynamics of this cascade is still not fully understood. Is it driven by inertia–gravity waves, vortices or something else? To answer these questions, it is necessary to decompose the spectrum into contributions from waves and vortices. Linear decompositions are straightforward, but can lead to ambiguous results. A recent paper by Wang & Bühler (J. Fluid Mech., vol. 882, 2020, A16) addresses this problem by presenting a nonlinear decomposition of the energy spectrum into waves and vortices using the omega equation. They adapt this method for one-dimensional aircraft data and apply it to two datasets. In the lower stratosphere, the results show a mesoscale spectrum dominated by waves. The situation in the upper troposphere is different: here vortices are just as important, or possibly more than important, as waves, although the limitations of the one-dimensional data preclude a definitive answer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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