A Vorticity‐Divergence View of Internal Wave Generation by a Fast‐Moving Tropical Cyclone: Insights From Super Typhoon Mangkhut
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical cyclones (TCs) are powered by heat fluxes across the air‐sea interface, which are in turn influenced by subsurface physical processes that can modulate storm intensity. Here, we use data from 6 profiling floats to recreate 3D fields of temperature ( T ), salinity ( S ), and velocity around the fast‐moving Super Typhoon Mangkhut (western North Pacific, September 2018). Observational estimates of vorticity ( ζ ) and divergence (Γ) agree with output from a 3D coupled model, while their relation to vertical velocities is explained by a linear theoretical statement of inertial pumping. Under this framework, inertial pumping is described as a linear coupling between ζ and Γ, whose oscillations in quadrature cause periodic displacements in the ocean thermocline and generate near‐inertial waves (NIWs). Vertical profiles of T and S show gradual mixing of the upper ocean with diffusivities as high as κ ∼ 10 −1 m 2 s −1 , which caused an asymmetric cold wake of sea surface temperature (SST). We estimate that ∼10% of the energy used by mixing was used to mix rainfall, therefore inhibiting SST cooling. Lastly, watermass transformation analyses suggest that κ > 3 × 10 −3 m 2 s −1 above ∼110 m depth and up to 600 km behind the TC. These analyses provide an observational summary of the ocean response to fast‐moving TCs, demonstrate some advantages of ζ and Γ for the study of internal wave fields, and provide conceptual clarity on the mechanisms that lead to NIW generation by winds.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».