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Enregistrement W4392596670 · doi:10.5194/egusphere-egu24-349

Breaking Internal Waves and Ocean Diapycnal Diffusivity in a High-Resolution Regional Ocean Model: Evidence of a Wave-turbulence Cascade

2024· preprint· en· W4392596670 sur OpenAlexaff
Kayhan Momeni, Yuchen Ma, W. R. Peltier, Dimitris Menemenlis, Ritabrata Thakur, Yulin Pan, Brian K. Arbic, Joseph Skitka, Matthew H. Alford

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCascadeTurbulenceBreaking waveInternal waveGeologyEnergy cascadeThermal diffusivityWind waveOceanographyEnvironmental scienceMechanicsMeteorologyClimatologyPhysicsWave propagationOpticsEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the primary origin of ocean diapycnal diffusivity is commonly attributed to stratified turbulence induced by breaking internal waves (IWs), verifying diffusivity values in ocean circulation models within specific geographical regions remains challenging due to limited microstructure measurements. Recent analyses of a downscaled global ocean simulation into higher-resolution regional setups northeast of Hawaii, reveal a notably enhanced fit between simulated IW spectra and in-situ profiler measurements like the Garrett-Munk spectrum [Nelson et al. (2020), Pan et al. (2020), Thakur et al. (2022)]. In this study, we utilize this dynamically downscaled ocean simulation to scrutinize the dynamics of IW-breaking and the wave-turbulence cascade in this region explicitly. Employing a modified version of the Kappa Profile Parameterization (KPP), we infer the horizontally-averaged vertical profile of diapycnal diffusivity. Comparing this inferred profile to the background profile used in low-resolution coupled climate models—such as the Community Earth System Model (CESM) by the US National Center for Atmospheric Research (NCAR)—is a central aspect of our investigation. Our exploration reveals that the wavefield in the high-resolution regional domain is dominated by a well-resolved spectrum of low-mode IWs, predictable through appropriate eigenvalue computations for stratified flow. Finally, we propose a novel tentative approach to enhance the KPP parameterization. This approach holds promise for refining our understanding of diapycnal diffusivity, offering valuable insights for improving ocean circulation models. References: AD Nelson, BK Arbic, D Menemenlis, WR Peltier, MH Alford, N Grisouard, and JM Klymak. Improved internal wave spectral continuum in a regional ocean model. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(5):e2019JC015974, 2020. Yulin Pan, Brian K Arbic, Arin D Nelson, Dimitris Menemenlis, WR Peltier, Wentao Xu, and Ye Li. Numerical investigation of mechanisms underlying oceanic internal gravity wave power-law spectra. Journal of Physical Oceanography, 50(9):2713–2733, 2020. Ritabrata Thakur, Brian K Arbic, Dimitris Menemenlis, Kayhan Momeni, Yulin Pan, W Richard Peltier, Joseph Skitka, Matthew H Alford, and Yuchen Ma. Impact of vertical mixing parameterizations on internal gravity wave spectra in regional ocean models. Geophysical Research Letters, 49(16): e2022GL099614, 2022.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2024
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