Variations of Bottom Boundary Layer Turbulence under the Influences of Tidal Currents, Waves, and Raft Aquaculture Structure in a Shallow Bay
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency measurements of tides, waves, and turbulence were made using the bottom-mounted tripod equipped with the Nortek 6-MHz acoustic Doppler velocimetry during 20–23 February 2016 (winter) and 12–26 June 2017 (summer) in Heini Bay, Yellow Sea. The synchro-squeezed wavelet transform was applied for wave-turbulence decomposition, and an iterative procedure was developed to identify the turbulence inertial subrange in the bottom boundary layer. The analysis results reveal the dependency of the inertial subrange on the tidal current and turbulence intensities. The flood-ebb tidal flows are different between the summer and winter seasons, without and with the presence of dense raft aquaculture for kelp, respectively. In summer, the turbulent kinetic energy (TKE), turbulent Reynolds stress (TRS), and dissipation rate (ε) of TKE increase smoothly with the increasing tidal flow magnitude, and ε is approximately in balance with TKE production related to the vertical shear. The presence of heavy kelp aquaculture in winter causes the reduction in flow speeds and TRS, while keeping TKE and ε at high levels.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».