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Enregistrement W3117036475 · doi:10.1029/2020jc016460

Three‐Dimensional Numerical Simulations of Internal Tides in the Angolan Upwelling Region

2021· article· en· W3117036475 sur OpenAlexaff
Zeng Zhi, Peter Brandt, Kevin G. Lamb, Richard J. Greatbatch, Marcus Dengler, Martin Claus, Xueen Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratification (seeds)Internal tideUpwellingHydrographyBaroclinityOceanographyGeologySubmarine pipelineClimatologyAcoustic Doppler current profilerEnvironmental scienceAtmospheric sciencesInternal waveCurrent (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In austral winter, biological productivity at the Angolan shelf reaches its maximum. The alongshore winds, however, reach their seasonal minimum suggesting that processes other than local wind‐driven upwelling contribute to near‐coastal cooling and upward nutrient supply, one possibility being mixing induced by internal tides (ITs). Here, we apply a three‐dimensional ocean model to simulate the generation, propagation, and dissipation of ITs at the Angolan continental slope and shelf. Model results are validated against moored acoustic Doppler current profiler and other observations. Simulated ITs are mainly generated in regions with a critical/supercritical slope typically between the 200‐ and 500‐m isobaths. Mixing induced by ITs is found to be strongest close to the coast and gradually decreases offshore thereby contributing to the establishment of cross‐shore temperature gradients. The available seasonal coverage of hydrographic data is used to design simulations to investigate the influence of seasonally varying stratification characterized by low stratification in austral winter and high stratification in austral summer. The results show that IT characteristics, such as their wavelengths, sea surface convergence patterns, and baroclinic structure, have substantial seasonal variations and additionally strong spatial inhomogeneities. However, seasonal variations in the spatially averaged generation, onshore flux, and dissipation of IT energy are weak. By evaluating the change of potential energy, it is shown, nevertheless, that mixing due to ITs is more effective during austral winter. We argue that this is because the weaker background stratification in austral winter than in austral summer acts as a preconditioning for IT mixing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,311
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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