The Statistics of Oceanic Turbulence Measurements. Part I: Shear Variance and Dissipation Rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An empirically derived statistic is used to estimate the confidence interval of a dissipation estimate that uses a finite amount of shear data. Four collocated shear probes, mounted on a bottom anchored float, are used to measure the rate of dissipation of turbulence kinetic energy ϵ at a height of 15 m above the bottom in a 55 m deep tidal channel. One pair of probes measures ∂w/∂x while the other measures ∂υ/∂x, where w and υ are the vertical and lateral velocity. The shear-probe signals are converted into a regularly resampled space series to permit the rate of dissipation to be estimated directly from the variance of the shear using (and similarly for the υ component), for averaging lengths, L ranging from 1 to 104 Kolmogorov lengths. While the rate of dissipation fluctuates by more than a factor of 100, the fluctuations of the differences of between pairs of probes are stationary, zero mean, and distributed normally for averaging lengths of L = ∼30 to 104 Kolmogorov lengths. The variance of the differences, , scales as L−7/9, independent of stratification for buoyancy Reynolds numbers larger than ∼600, and for dissipation rates from ∼10−10 to ∼10−5 W kg−1. The variance decreases more slowly than L−1 because the averaging is done in linear space while the variance is evaluated in logarithmic space. This statistic provides the confidence interval of an ϵ estimate such as the 95% interval . This result also applies to the traditional ϵ estimates that are made by way of spectral integration, after L is adjusted for the truncation of the shear spectrum. Significance Statement The results reported here can be used to estimate the statistical uncertainty of a dissipation estimate that is derived from a finite length of turbulence shear data.
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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 | 0,005 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».