Tidal plume internal wave pumping, mixing and cross shelf exchange of sediment and biota in a shallow river plume
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> The Rhine River Plume forms one of the largest Regions of Freshwater Influence (ROFI) in Europe. The formation and evolution of the tidal plume fronts on every ebb tide, and the generation of internal waves ahead of the front were captured by the STRAINS (STRAtification Impacts Near-shore Sediment) field campaign off the Dutch coast. Here we explore the trapping of internal waves generated by multiple tidal plume fronts in the mid-field of the Rhine River Plume. Observations and radar images show that tidal plume fronts propagate all the way to the coast into 2 m of water, as well as their reflection and breaking. Using a hydrostatic model and the field data we explore the interaction of the tidal plume fronts, and relic tidal plume fronts in the near to mid-field plume. As the plume fronts propagate onshore they increase cross-shore mixing and also increase sediment resuspension. Using a non-hydrostatic numerical model we explore how the fronts generate high frequency internal waves, that break and mix as they propagate onshore. We describe a cross-shore frontal pumping mechanism, and show how this impacts near shore mixing, sediment resuspension and offshore transport. Tidal plume fronts are thicker and faster under downwelling winds, in contrast they are thinner and slower under upwelling winds. We consider how this changes during periods of extreme drought and floods. We consider similarities and differences to other river plumes, and how we can apply knowledge from highly sampled river plumes, to remote river plume systems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».