Validation of Ocean Model Predictions of Mean Dynamic Topography in Shallow, Tidally Dominated Regions Using Observations of Overtides
Notice bibliographique
Résumé
In shallow, tidally dominated regions, overtides and the mean state of the ocean are coupled through their simultaneous generation by nonlinear processes. We present a new method that uses observed overtides (e.g., M 4 ) and mean currents to independently assess the accuracy of mean dynamic topography (MDT) predicted by ocean models. This is useful in regions where no sufficiently long, geodetically referenced sea level records are available for validation of the predicted MDT. We apply the new method to a regional model of the Gulf of Maine/Scotian Shelf region (GoMSS) and a barotropic, higher resolution model focused on the upper Bay of Fundy (UBoF). We first show that the tides and mean circulation predicted by UBoF are in good agreement with observations and a significant improvement over GoMSS. Next, we use UBoF to demonstrate that observed overtides are useful in specifying the bathymetry and parameters of an ocean model. An accurate bathymetry is critical for capturing the dominant nonlinear processes that generate overtides and control the form of MDT in shallow, tidally dominated regions. Finally, we use the observed overtides to argue that the MDT predicted by UBoF is more realistic than the prediction by GoMSS. In the vicinity of headlands, both horizontal advection and bottom friction in UBoF generate harmonics of the tidal flow and local setdowns of coastal MDT of O(10 cm). The prediction of such features, validated by observed overtides, can provide guidance in future deployments of tide gauges in support of geoid and ocean model validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».