Parameterizing Nonpropagating Form Drag over Rough Bathymetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Slowly evolving stratified flow over rough topography is subject to substantial drag due to internal motions, but often numerical simulations are carried out at resolutions where this “wave” drag must be parameterized. Here we highlight the importance of internal drag from topography with scales that cannot radiate internal waves, but may be highly nonlinear, and we propose a simple parameterization of this drag that has a minimum of fit parameters compared to existing schemes. The parameterization smoothly transitions from a quadratic drag law ( ) for low Nh / u 0 (linear wave dynamics) to a linear drag law ( ) for high Nh / u 0 flows (nonlinear blocking and hydraulic dynamics), where N is the stratification, h is the height of the topography, and u 0 is the near-bottom velocity; the parameterization does not have a dependence on Coriolis frequency. Simulations carried out in a channel with synthetic bathymetry and steady body forcing indicate that this parameterization accurately predicts drag across a broad range of forcing parameters when the effect of reduced near-bottom mixing is taken into account by reducing the effective height of the topography. The parameterization is also tested in simulations of wind-driven channel flows that generate mesoscale eddy fields, a setup where the downstream transport is sensitive to the bottom drag parameterization and its effect on the eddies. In these simulations, the parameterization replicates the effect of rough bathymetry on the eddies. If extrapolated globally, the subinertial topographic scales can account for 2.7 TW of work done on the low-frequency circulation, an important sink that is redistributed to mixing in the open ocean.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».