Dynamics of eddying abyssal mixing layers over sloping rough topography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ABSTRACT: The abyssal overturning circulation is thought to be primarily driven by small-scale turbulent mixing. Diagnosed watermass transformations are dominated by rough topography “hotspots”, where the bottom-enhancement of mixing causes the diffusive buoyancy flux to diverge, driving widespread downwelling in the interior—only to be overwhelmed by an even stronger up-welling in a thin Bottom Boundary Layer (BBL). These watermass transformations are significantly underestimated by one-dimensional (1D) sloping boundary layer solutions, suggesting the importance of three-dimensional physics. Here, we use a hierarchy of models to generalize this 1D boundary layer approach to three-dimensional eddying flows over realistically rough topography. When applied to the Mid-Atlantic Ridge in the Brazil Basin, the idealized simulation results are roughly consistent with available observations. Integral buoyancy budgets isolate the physical processes that contribute to realistically strong BBL upwelling. The downwards diffusion of buoyancy is primarily balanced by upwelling along the sloping canyon sidewalls and the surrounding abyssal hills. These flows are strengthened by the restratifying effects of submesoscale baroclinic eddies and by the blocking of along-ridge thermal wind within the canyon. Major topographic sills block along-thalweg flows from restratifying the canyon trough, resulting in the continual erosion of the trough’s stratification. We propose simple modifications to the 1D boundary layer model which approximate each of these three-dimensional effects. These results provide local dynamical insights into mixing-driven abyssal overturning, but a complete theory will also require the non-local coupling to the basin-scale circulation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».