Using seasonality and particle tracking to trace Intermediate Water in the Strait of Georgia
Notice bibliographique
Résumé
The Strait of Georgia is a complex system of basins and waterways within the Salish Sea that receives the majority of Greater Vancouver’s wastewater via riverine input and effluent outfalls. It can be nominally divided into three constituent water masses: (1) a riverine surface layer; (2) a deep oceanic layer; and (3) an intermediate layer, composed of a mixture of the surface and deep waters. The intermediate water (IW) layer is the largest layer volumetrically and a primary component of the region’s subsurface estuarine circulation, yet a comprehensive understanding of the system has proved challenging. Here, we use two methods to assess the circulation pathways. The first method uses a synthesis of hydrographic observations to determine seasonal cycles in IW mass characteristics and exploits the spatial variation in seasonal cycle phase and amplitude to age the water mass, infer circulation and mixing, and understand the transport and eventual fate of IW in the Strait of Georgia. The second method uses particle tracking techniques implemented using SalishSeaCast model velocity outputs to similar effect. The IW circulation is found to be more complex than previously anticipated, with a direct alteration of circulation via inputs to the north of the region, a distinct cyclonic flow in the primary basin, and a strong inflowing boundary current on the eastern shores. Furthermore, we find evidence that wastewater tracer concentrations downstream of major effluent outfalls are consistent with our inferences of IW pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».