A parameter space for evaluating oceanic convection regimes
Notice bibliographique
Résumé
Oceanic convection, parameterized through vertical mixing schemes, is still not well captured by ocean general circulation models. A preliminary step necessary to improve these schemes is to evaluate and compare how the models behave for different forcing regimes. Literature often proposes single-case comparison (either on a specific location or a specific time or with a specific metrics). The goal of our work is to propose a more systematic framework allowing evaluations and comparisons over a larger range of forcing regimes. For doing so, we define a parameter space which has been derived thanks to a theoretical 1D model of the mixed-layer depth (MLD) evolution. This parameter space is formed by two dimensionless numbers : λs which describes the relative contribution of the buoyancy flux and the wind in the surface layer, and the Richardson number Rh which characterizes the stability of the water column at the mixed layer base. In this presentation, I will highlight the key features of this parameter space and I will illustrate its physical robustness with an ensemble of 1D simulations. These simulations were conducted by applying a 10 years JRA55-do 1.4.0 atmospheric forcing within a 1D standalone code making use of the NEMO Turbulent Kinetic Energy + Enhanced Vertical Diffusivity (TKE + EVD) scheme. Then, I will present a test case to study the impact of the horizontal resolution on the convection regimes for a TKE + EVD scheme in 1D, 1°, 1/12° and 1/60° realistic NEMO simulations. I will define convective regimes by sorting the values according to the normalized evolution of the mixed layer depth dt MLD / MLD and I will show that these regimes are almost kept in the parameter space between 1D and 1° but become generally less convective / more restratifiying when increasing the resolution, highlighting the restratification processes by lateral fluxes. Moreover, I will show that the dynamics in the Mediterranean is much more affected by the increase of resolution than the Labrador sea, suggesting that it involves more intense lateral restratification processes.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».