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Enregistrement W4391879494 · doi:10.22541/essoar.170808428.80423602/v1

An energy and enstrophy constrained parameterization of barotropic eddy potential vorticity fluxes

2024· preprint· en· W4391879494 sur OpenAlexafffund
R. EAVES, James R. Maddison, David P. Marshall, Stephanie Waterman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésBarotropic fluidEnstrophyEddyPotential vorticityBaroclinityTurbulenceVorticityFlow (mathematics)Turbulence kinetic energyMeteorologyMechanicsPhysicsVortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A parameterization for barotropic eddy potential vorticity fluxes is introduced which applies both an energetic and an enstrophetic constraint to down-gradient PV mixing.An eddy kinetic energy budget and an eddy potential enstrophy budget are employed to constrain the parameterized eddy PV fluxes.The parameterization is tested for freely-decaying turbulence over variable bottom topography.Results of the simulations show that the parameterization can convert energy from the parameterized eddies to the mean flow.Furthermore, the kinetic energy and potential enstrophy budgets employed are sufficient to constrain the large-scale flow such that no spurious source of energy is introduced.As a result, the parameterization is able to produce a topography-following flow of the correct order of magnitude when compared with a high-resolution simulation.SIGNIFICANCE STATEMENT: Small-scale eddies in the ocean, the analogue of atmospheric weather systems, are an important factor in determining the large-scale flow.In particular, in regions where the height of the ocean floor varies, eddies drive the flow towards a structure which resembles that of the ocean floor.Current methods of representing eddies in climate models are unable to capture the latter process because they fail to represent accurately the underlying physical processes that constrain the eddies.Here we present a new method for representing ocean eddies in climate models which uses conservation of energy, and of a similar quantity that measures the amount of turbulent stirring, to constrain the feedback of the eddies on the large-scale flow.We test the new method experimentally in a simple computational ocean model, analysing both the parameters that are important in the underlying physics and the large-scale flows produced by the eddies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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