Energetics and Mixing of Stratified, Rotating Flow over Abyssal Hills
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the proposed mechanisms for energy loss in the ocean is through dissipation of internal waves, in particular above rough topography where internal lee waves are generated. Rates of dissipation and diapycnal mixing are often estimated using linear internal wave generation theory and a constant value for mixing efficiency. However, previous oceanographic measurements found that nonlinear dynamics may be important close to topography. To investigate the role of nonlinear interactions, we conduct idealized 3D direct numerical simulations (DNS) of steady flow over 1D topography and vary the topographic height, which correlates to the degree of flow nonlinearity. We analyze the spatial distribution of energy transfer rates between internal waves and the nongeostrophic portion of the time-mean flow, and of dissipation and diapycnal mixing rates. In our simulations with taller, more nonlinear topographies, energy transfer rates are similar to previously unexplained oceanographic observations near topography: internal waves gain energy from time-mean flow through horizontal straining and lose energy through vertical shearing. In the tall topography simulations, buoyancy fluxes also play a significant role, consistent with observations but contrary to linear wave theory, suggesting that quasigeostrophy-based approximations and linear theory may not hold in some regions above rough topography. Both dissipation and mixing rates increase with topographic height, but their vertical distributions differ between topographic regimes. As such, the vertical profile of mixing efficiency is different for linear and nonlinear topographic regimes, which may need to be incorporated into parameterizations of small-scale processes in models and estimates of ocean energy loss.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».