MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280647332 · doi:10.1175/jtech-d-21-0050.1

The Statistics of Oceanic Turbulence Measurements. Part II: Shear Spectra and a New Spectral Model

2022· article· en· W4280647332 sur OpenAlexfundno aff
Rolf G. Lueck

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésLogarithmWavenumberTurbulenceSpectral lineStatisticsPhysicsShear (geology)Spectrum (functional analysis)Spectral densityMathematical analysisMathematicsStatistical physicsOpticsGeologyThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This manuscript provides (i) the statistical uncertainty of a shear spectrum and (ii) a new universal shear spectrum, and (iii) shows how these are combined to quantify the quality of a shear spectrum. The data from four collocated shear probes, described in Part I, are used to estimate the spectra of shear, Ψ(k), for wavenumbers k ≥ 2 cpm, from data lengths of 1.0 to 50.5 m, using Fourier transform (FT) segments of 0.5 m length. The differences of the logarithm of pairs of simultaneous shear spectra are stationary, distributed normally, independent of the rate of dissipation, and only weakly dependent on wavenumber. The variance of the logarithm of an individual spectrum, , equals one-half of the variance of these differences and is , where Nf is the number of FT segments used to estimate the spectrum. This term σlnΨ provides the statistical basis for constructing the confidence interval of the logarithm of a spectrum, and thus, the spectrum itself. A universal spectrum of turbulence shear is derived from the nondimensionalization of 14 600 spectra estimated from 5 m segments of data. This spectrum differs from the Nasmyth spectrum and from the spectrum of Panchev and Kesich by 8% near its peak, and is approximated to within 1% by a new analytic equation. The difference between the logarithms of a measured and a universal spectrum, together with the confidence interval of a spectrum, provides the statistical basis for quantifying the quality of a measured shear (and velocity) spectrum, and the quality of a dissipation estimate that is derived from the spectrum. Significance Statement The results reported here can be used to estimate the statistical uncertainty of a spectrum of turbulent shear or velocity that is derived from a finite number of discrete Fourier transform segments, and they can be used to quantify the quality of a spectrum.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Atmospheric and Oceanic TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207