Turbulent diapycnal fluxes as a pilot Essential Ocean Variable
Notice bibliographique
Résumé
We contend that ocean turbulent fluxes should be included in the list of Essential Ocean Variables (EOVs) created by the Global Ocean Observing System. This list aims to identify variables that are essential to observe to inform policy and maintain a healthy and resilient ocean. Diapycnal turbulent fluxes quantify the rates of exchange of tracers (such as temperature, salinity, density or nutrients, all of which are already EOVs) across a density layer. Measuring them is necessary to close the tracer concentration budgets of these quantities. Measuring turbulent fluxes of buoyancy ( J b ), heat ( J q ), salinity ( J S ) or any other tracer requires either synchronous microscale (a few centimeters) measurements of both the vector velocity and the scalar (e.g., temperature) to produce time series of the highly correlated perturbations of the two variables, or microscale measurements of turbulent dissipation rates of kinetic energy ( ϵ ) and of thermal/salinity/tracer variance ( χ ), from which fluxes can be derived. Unlike isopycnal turbulent fluxes, which are dominated by the mesoscale (tens of kilometers), microscale diapycnal fluxes cannot be derived as the product of existing EOVs, but rather require observations at the appropriate scales. The instrumentation, standardization of measurement practices, and data coordination of turbulence observations have advanced greatly in the past decade and are becoming increasingly robust. With more routine measurements, we can begin to unravel the relationships between physical mixing processes and ecosystem health. In addition to laying out the scientific relevance of the turbulent diapycnal fluxes, this review also compiles the current developments steering the community toward such routine measurements, strengthening the case for registering the turbulent diapycnal fluxes as an pilot Essential Ocean Variable.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».