Kinetic Energy Spectra and Spectral Budget of Radiative–Convective Equilibrium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The atmospheric kinetic energy spectrum and energy cascade are investigated in idealized simulations of radiative–convective equilibrium (RCE). WRF is employed to perform cloud-resolving simulations of an idealized radiative–convective equilibrium with and without aggregation with Δx = 4 km. The horizontal kinetic energy (HKE) spectrum for the aggregated simulation in the upper troposphere is steeper than the nonaggregated case and closer to −5/3. The HKE spectra for the nonaggregated simulation in the upper troposphere and the lower stratosphere are much shallower than the −5/3 spectrum. In the upper troposphere, the divergent kinetic energy has a similar magnitude to the rotational kinetic energy in both the nonaggregated simulation and aggregated simulation. Energy is mainly gained from the buoyancy flux and mainly lost from the vertical energy flux for scales larger than 20 km. Downscale energy transfer is found in the upper troposphere. Numerical dissipation is the main source of energy loss at small scales. In the lower stratosphere, the divergent kinetic energy dominates the kinetic energy spectrum in both simulations. Energy is mainly gained from the vertical energy flux and is balanced by the loss from the buoyancy flux term, transfer term, and dissipation. An Eliassen–Palm flux analysis suggests that wave–mean-flow interaction may be responsible for the upscale energy transfer found in the lower stratosphere. The magnitudes of our kinetic energy spectra are similar to spectra calculated from aircraft data. Rotation is found to promote aggregation and steepen the energy spectrum.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».