Numerical Investigation of Diapycnal Mixing in the Kitikmeot Sea, Canadian Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
The Kitikmeot Sea, located in the southern Canadian Arctic Archipelago, has particular features distinguishing it from the northern parts of the Archipelago. Substantial ice-free period, massive freshwater input from rivers, limited water exchange due to its surrounding narrow straits and shallow sills, can influence the local ocean dynamics, in particular, the mixing and transport in this sea. In this thesis, diapycnal mixing is investigated by analyzing the output data from a numerical simulation of the Kitikmeot Sea, with 1/12◦ horizontal resolution, during years 2003 to 2019. Mixing strength has been quantified in terms of diapycnal diffusivity values derived from a volume-averaged advection-diffusion equation for fluid density. Spatial and temporal variability of mixing in the Kitikmeot Sea is investigated. Furthermore, the contributions from a number of energy sources to the mixing process have been estimated in order to identify the main driving mechanism for mixing. Investigation of the temporal variability in diffusivity reveals seasonal patterns which can be attributed to the annual cycle of sea-ice coverage. It was found that wind stirring and convection due to sea-ice forming and sea-surface cooling make significant energy contributions to mixing in the Kitikmeot Sea.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».