Multiscale analysis of typhoon-induced oceanic responses: A Case Study of Typhoon Kalmaegi in the South China Sea
Notice bibliographique
Résumé
A localized multiscale energetics framework is used to study the multiscale typhoon-induced upper oceanic responses, in the case of Typhoon Kalmaegi in the South China Sea. A diagnostic methodology of the time-varying energetics, on the basis of the multiscale window transform (MWT) —namely, localized multiscale energy and vorticity analysis (MS-EVA) decomposes HYCOM variable fields into a low-frequency background flow window, a mid-frequency flow window and a high-frequency process window. The background window represents mesoscale processes and Kuroshio currents well and the mid-frequency window captures near-inertial processes influenced by typhoon-induced wind stresses. The scale-scale kinetic energy transfers from the near-inertial window to the background window, mainly on the right-hand side of the typhoon track. Advection and pressure work redistribute energy contribute to the accumulation of kinetic energy in the mid-frequency flow window and enhances ocean mixing. Negative vorticity has a significant impact on the distribution and downward propagation of the near-inertial energy, leading to heterogeneity in the mixing of the upper ocean. We offer new insights into understanding the multiscale interactions between typhoons and the upper ocean.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».