The alongshore tilt of mean dynamic topography and its implications for model validation and ocean monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Mean dynamic topography (MDT) plays an important role in the dynamics of shelf circulation. Coastal tide gauge observations in combination with the latest generation of geoid models are providing estimates of the alongshore tilt of MDT with unprecedented accuracy. Additionally, high-resolution ocean models are providing better representations of nearshore circulation and the associated tilt of MDT along their coastal boundaries. It has been shown that the newly available geodetic estimates can be used to validate model predictions of coastal MDT variability on global and basin scales. On smaller scales, however, there are significant variations in alongshore MDT that are of the same order of magnitude as the accuracy of the geoid models. In this study, we use a regional ocean model of the Gulf of Maine and Scotian Shelf (GoMSS) to demonstrate that the new observations of geodetically referenced coastal sea level can also provide valuable information for the validation of such high-resolution models. The predicted coastal MDT is in good agreement with coastal tide gauge observations referenced to the Canadian Gravimetric Geoid 2013 – Version A (CGG2013a), including a significant tilt of alongshore MDT along the coast of Nova Scotia. Using the validated GoMSS model and two idealized models, we show that this alongshore tilt of MDT can be interpreted in two complementary, and dynamically consistent, ways: in the coastal view, the tilt of MDT along the coast can provide a direct estimate of the average alongshore current. In the regional view, the tilt provides a measure of area-integrated nearshore circulation. This highlights the value of using geodetic MDT estimates for model validation and ocean monitoring.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».