Controls on Exchange through a Tidal Mixing Hotspot at an Estuary Constriction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deep estuaries are often separated from the open ocean by sills and constrictions. These constrictions are areas of intense mixing often dominating the total estuarine mixing. Our example is the Salish Sea on the West Coast of North America with strong mixing through the Southern Gulf and San Juan Islands. The amount and depth of the estuarine exchange, and the tracers it carries, through these constrictions depend sensitively on the mixing and the densities of the waters on the two sides of the mixing region. Predicting the future of estuarine exchange in a given region requires a full understanding of the dynamics. Here, we use a Lagrangian tracking method that allows us to directly separate the exchange flow from the recirculating flows (the reflux and efflux). Separating the components of the estuarine flow simplifies the dynamics; 95% of the variance in the exchange flow through the tidal mixing region can be explained by the density difference across the region combined with a Richardson number based on the tidal velocities. The Lagrangian tracking is done on output from SalishSeaCast, a three-dimensional ocean model of the region. Using a 4-yr hindcast from the model, we determine the amount, depth, and position of the outflow and inflow. The direct separation of the estuarine components shows their four-dimensionality. Significance Statement The purpose of this study is to better understand how much water is exchanged between the open ocean and the coastal ocean. This exchange is important because the contents of the water from the open ocean impact the ecosystem of the coastal ocean. Our results show what controls this exchange, highlighting the importance of the density difference between the coastal and open ocean as well as the turbulence of the waters connecting them.
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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 | 0,000 | 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 ».