Energy Cascades in Surface Semigeostrophic Turbulence: Implications for the Oceanic Submesoscale Flows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface semigeostrophic (SSG) turbulence is examined in this study with emphasis on the effect of ageostrophy on energy cascades across the scales below the deformation radius. In our simulations, the strength of the ageostrophic component is controlled by the Rossby number , varying from 0.01 to 0.2. The flows are asymmetric with preference for cold cyclonic vortices and warm anticyclonic filaments. Strong vertical motions concentrate in small‐scale filaments and at the periphery of vortices where the lateral divergence becomes significant. A negative correlation between the divergence and the relative vorticity is identified using joint probability density functions. Slopes of the kinetic and potential energy spectra vary between −2.2 and −1.7. The features of the simulated flows including the asymmetry, strong vertical motion, and −2 spectral slope agree with the observations of the oceanic submesoscale flows. Analyses of spectral fluxes demonstrate an inverse kinetic energy cascade and a forward cascade of potential energy. As increases, the filaments become more numerous in the flows. They wrap around cyclones, weakening their interactions and subsequent mergers, thus suppressing the inverse cascade of kinetic energy. Ageostrophy promoting the forward potential energy cascade is important for the frontogenesis in the ocean. We characterize lateral dispersion in the SSG flows using the finite‐scale Lyapunov exponents (FSLEs). They are used to identify the Lagrangian coherent structures as well as to investigate the regimes of dispersion at different scales. The results show a smooth transition from hyper‐ballistic diffusion at small scales to normal diffusion at large scales.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».