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Enregistrement W6982419185

The Influence of Tides on Anisotropic Eddy Diffusivities in the Labrador Sea Using a Lagrangian Framework

2021· dissertation· en· W6982419185 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésDrifterFlow (mathematics)KinematicsEddy diffusionMixing (physics)Eddy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In ocean models the evolution of a tracer is generally assumed to be caused by two different processes; advection by the mean flow and diffusion. Diffusion parameterizes all non-resolved processes and the rate of diffusion is given by the diffusivity. This diffusivity is often assumed to be isotropic or even constant, however due to different processes, it can be greatly enhanced or suppressed in certain directions, giving rise to anisotropies. We investigated the influence of the tides on these diffusivities in the horizontal plane. Using a simple kinematic model we studied the interaction of different components of the velocity fields and how this affects the effective diffusivity. These concepts were then applied to a more realistic study in the Labrador Sea where we calculated diffusivities from Lagrangian model simulations, with and without tides, as well as from GPS drifter observations.\nWe showed that the interaction of the tides with eddies or a shear flow can have a large influence on the diffusivities, greatly enhancing it in the direction of the tidal excursion. This effect depends on the length and velocity scales of the eddies and the tides, as well as on the angle the tides make with the eddy field. A shear flow perpendicular to the tidal flow can reduce this effect of the tides, suppressing the mixing in the cross-flow direction. The Lagrangian model simulations in the Labrador Sea indeed showed largely increased and anisotropic diffusivities due to the tides. The same effect of the tides was however not observed in the diffusivities calculated from drifter observations, possibly due to a lack of data in areas with large tidal currents. Furthermore, the diffusivities from the observational data were in general larger, mainly in the areas with large mean currents. This might be the effect of shear dispersion and subgrid-scale processes. In general this research shows that the tides can have a large influence on the diffusivity when the tidal currents are strong enough. This effect is however hard to observe from drifter data, since these areas are often not very well sampled. This implies that ocean models would perform better in tidal regions and in regions with high shear gradients if anisotropic diffusivities were included.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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