Spurious Dianeutral Advection and Methods for Its Minimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An existing approximately neutral surface, the ω surface, minimizes the neutrality error and hence also exhibits very small fictitious dianeutral diffusivity Df that arises when lateral diffusion is applied along the surface, in nonneutral directions. However, there is also a spurious dianeutral advection that arises when lateral advection is applied nonneutrally along the surface; equivalently, lateral advection applied along the neutral tangent planes creates a vertical velocity esp through the ω surface. Mathematically, esp = u ⋅ s, where u is the lateral velocity and s is the slope error of the surface. We find that esp produces a leading-order term in the evolution equations of temperature and salinity, being similar in magnitude to the influence of cabbeling and thermobaricity. We introduce a new method to form an approximately neutral surface, called an ωu·s surface, that minimizes esp by adjusting its depth so that the slope error is nearly perpendicular to the lateral velocity. The esp on a surface cannot be reduced to zero when closed streamlines contain nonzero neutral helicity. While esp on the ωu·s surface is over 100 times smaller than that on the ω surface, the fictitious dianeutral diffusivity on the ωu·s surface is larger, nearly equal to the canonical 10−5 m2 s−1 background diffusivity. Thus, we also develop a method to minimize a combination of esp and Df, yielding the surface, which is recommended for inverse models since it has low Df and it significantly decreases esp through the surface, which otherwise would be a leading term that cannot be ignored in the conservation equations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».