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Enregistrement W4399360350 · doi:10.1029/2023jc020509

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

2024· article· en· W4399360350 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

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésCascadeTurbulenceBreaking waveInternal waveWind waveEnergy cascadeOceanographyGeologyThermal diffusivityHigh resolutionEnvironmental scienceMeteorologyPhysicsRemote sensingWave propagationOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is generally understood that the origin of ocean diapycnal diffusivity is primarily associated with the stratified turbulence produced by breaking internal (gravity) waves (IW). However, it requires significant effort to verify diffusivity values in ocean general circulation models in any particular geographical region of the ocean due to the scarcity of microstructure measurements. Recent analyses of downscaled IW fields from an internal‐wave‐admitting global ocean simulation into higher‐resolution regional configurations northwest of Hawaii have demonstrated a much‐improved fit of the simulated IW spectra to the in‐situ profiler measurements such as the Garrett‐Munk (GM) spectrum. Here, we employ this dynamically downscaled ocean simulation to directly analyze the nature of the IW‐breaking and the wave‐turbulence cascade in this region. We employ a modified version of the Kappa Profile Parameterization (KPP) to infer what the horizontally averaged vertical profile of diapycnal diffusivity should be, and compare this to the background profile that would be employed in the ocean component of a low‐resolution coupled climate model such as the Community Earth System Model (CESM) of the US National Center for Atmospheric Research (NCAR). In pursuing this goal, we also demonstrate that the wavefield in the high‐resolution regional domain is dominated by a well‐resolved spectrum of low‐mode IWs that are predictable by solving an appropriate eigenvalue problem for stratified flow. We finally suggest a new tentative approach to improve the KPP parameterization.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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