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Enregistrement W4414225311 · doi:10.22541/essoar.175805328.85239601/v1

Parameterizing isopycnal mixing via kinetic energy backscatter in an eddy-permitting ocean model

2025· preprint· en· W4414225311 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Pudig, Wenda Zhang, K. Shafer Smith, Laure Zanna

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésIsopycnalEddyMesoscale meteorologyKinetic energyMixing (physics)TurbulenceTurbulence kinetic energyEnergy budget

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Representing mesoscale turbulence in eddy-permitting ocean models raises challenges for climate simulations; in such models, eddies and their associated energy and transport effects are resolved either marginally or only over parts of the domain. Kinetic energy backscatter parameterizations have recently shown promise as both a momentum \textit{and} a buoyancy closure for partially resolved mesoscale turbulence—energizing eddies which can themselves maintain accurate large-scale stratification by slumping steep isopycnals. However, it has not been systematically explored whether such backscatter parameterizations can also serve as a closure for tracer mixing along isopycnals. Here, we present simulations using GFDL-MOM6 in an idealized basin-scale configuration to assess whether isopycnal mixing is improved, at 1/2$^\circ$ and 1/4$^\circ$ eddy-permitting resolutions, through the addition of a backscatter parameterization. We assess the representation of isopycnal mixing principally through diagnosing the three-dimensional structure of isopycnal diffusivities via a multiple tracer inversion method. Isopycnal mixing via backscatter alone shows significant improvement and closely resembles a 1/32$^\circ$ eddy-resolving simulation. Backscatter-parameterized mixing also outperforms simulations with no mesoscale parameterization or with an isopycnal diffusion parameterization alone, with the latter damping the tracer signature of partially resolved eddy variability. Simulations that vary the magnitude of backscatter show that increases in isopycnal diffusivities largely track increases in eddy energy. Our results suggest that parameterizing backscatter can plausibly capture key mesoscale physics in a unified framework: the inverse cascade of kinetic energy, the slumping of steep isopycnals, and the along-isopycnal mixing of tracers.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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