Turbulence Generation via Nonlinear Lee Wave Trailing Edge Instabilities in Kuroshio‐Seamount Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physical processes behind flow‐topography interactions and turbulent transitions are essential for parameterization in numerical models. We examine how the Kuroshio cascades energy into turbulence upon passing over a seamount, employing a combination of shipboard measurements, tow‐yo microstructure profiling, and high‐resolution mooring. The seamount, spanning 5 km horizontally with two summits, interacts with the Kuroshio, whose flow speed ranges from 1 to 2 m s−1, modulated by tides. The forward energy cascade process is commenced by forming a train of 2–3 nonlinear lee waves behind the summit with a wavelength of 0.5–1 km and an amplitude of 50–100 m. A train of Kelvin‐Helmholtz (KH) billows develops immediately below the lee waves and extends downstream, leading to enhanced turbulence. The turbulent kinetic energy dissipation rate is O (10−7–10−4) W kg−1, varying in phase with the upstream flow speed modulated by tides. KH billows occur primarily at the lee wave's trailing edge, where the combined strong downstream shear and low‐stratification recirculation trigger the shear instability, Ri < 1/4. The recirculation also creates an overturn susceptible to gravitational instability. This scenario resembles the rotor, commonly found in atmospheric mountain waves but rarely observed in the ocean. A linear stability analysis further suggests that critical levels, where the KH instability extracts energy from the mean flow, are located predominantly at the strong shear layer of the lee wave's upwelling portion, coinciding with the upper boundary of the rotor. These novel observations may provide insights into flow‐topography interactions and improve physics‐based turbulence parameterization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».