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Enregistrement W3105569545

Experiments on wave propagation in grease ice: combined wave gauges and particle image velocimetry measurements

2019· article· en· W3105569545 sur OpenAlexaff
Jean Rabault, Graig Sutherland, Atle Jensen, Kai H. Christensen, Aleksey Marchenko

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle image velocimetryAttenuationWavenumberMechanicsGeologyBreaking waveAmplitudeVelocimetryWave propagationOpticsPhysicsTurbulence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water wave attenuation by grease ice is a key mechanism for the polar regions, as waves in ice influence many phenomena such as ice drift, ice breaking and ice formation. However, the models presented so far in the literature are limited in a number of regards, and more insights are required from either laboratory experiments or fieldwork for these models to be validated and improved. Unfortunately, performing detailed measurements of wave propagation in grease ice, either in the field or in the laboratory, is challenging. As a consequence, laboratory data are relatively scarce, and often consist of only a couple of wave elevation measurements along the length of the wave tank. We present combined measurements of wave elevation using an array of ultrasonic probes, and water kinematics using particle image velocimetry (PIV), in a small-scale wave tank experiment. Experiments are performed over a wider frequency range than has been previously investigated. The wave elevation measurements are used to compute the wavenumber and exponential damping coefficient. In contrast to a previous study in grease ice, we find that the wavenumber is consistent with the mass loading model, i.e. it increases compared with the open water case. Wave attenuation is compared with a series of one-layer models, and we show that they satisfactorily describe the viscous damping occurring. PIV data are also consistent with exponential wave amplitude attenuation, and a proper orthogonal decomposition analysis reveals the existence of mean flows under the ice that are a consequence of the displacement and packing of the ice induced by the gradient in the wave-induced stress. Finally, we show that the dynamics of grease ice can generate eddy structures that inject eddy viscosity into the water under the grease ice, which would lead to enhanced mixing and participating in energy dissipation.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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