Viento

Jun 07, 2023

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 5915 (2023) Citar este artículo

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Las ondas internas contienen una gran cantidad de energía en el océano y son una fuente importante de mezcla turbulenta. La mezcla de océanos es relevante para el clima porque impulsa el transporte vertical de agua, calor, carbono y otros trazadores. Por lo tanto, comprender el ciclo de vida de las ondas internas, desde su generación hasta su disipación, es importante para mejorar la representación de la mezcla de los océanos en los modelos climáticos. Aquí, proporcionamos evidencia de una simulación numérica regional realista en el Pacífico nororiental de que el viento puede desempeñar un papel importante en la amortiguación de las olas internas a través de la retroalimentación actual. Esto da como resultado una reducción del 67% de la entrada de energía eólica en frecuencias casi inerciales en la región de estudio. La retroalimentación de la corriente de viento también proporciona un sumidero neto de energía para las mareas internas, eliminando energía a una tasa de 0,2 mW/m\(^2\) en promedio, lo que corresponde al 8% de la generación de marea interna local en la cresta de Mendocino. También se investigan la variabilidad temporal y la distribución modal de este sumidero de energía.

La circulación oceánica se ve forzada a gran escala por flujos fronterizos de impulso, calor y agua dulce, así como por el potencial de marea astronómico. La variabilidad de estos forzamientos proporciona energía al océano, cuyos movimientos abarcan una amplia gama de escalas espaciales y temporales. Sin embargo, el equilibrio climático sólo puede alcanzarse mediante la disipación de estas fuentes de energía. Para comprender la respuesta de los océanos a escenarios climáticos futuros, es necesario comprender y cuantificar las rutas hacia la disipación.

Una ruta para la mezcla en el interior del océano es la ruptura de las olas internas1. Las ondas internas (IW) representan de hecho una gran reserva de energía. A escala global, alrededor de 1 TW se convierte de mareas barotrópicas forzadas astronómicamente en ondas de marea internas, también llamadas mareas internas (IT)2,3,4. Esta conversión se produce principalmente en las dorsales oceánicas y los montes submarinos. Además, entre 0,3 y 1,4 TW se convierten en ondas internas casi inerciales (NIW) debido al forzamiento del viento de alta frecuencia5,6,7. Desde su generación, las MI intercambian y redistribuyen energía a través de escalas a través de diferentes procesos, como las interacciones onda-onda8,9 y las interacciones remolino-onda10,11,12,13,14,15,16. Cuando la energía alcanza escalas lo suficientemente pequeñas, la mezcla se produce a través de inestabilidades.

Los IW no pueden resolverse en los actuales modelos de última generación tipo CMIP (Coupled Model Intercomparison Project, Meehl et al.17) utilizados para las proyecciones climáticas y, por lo tanto, es necesario analizar sus efectos sobre la circulación global de los océanos y su estado medio. parametrizado. Aunque la parametrización de la mezcla impulsada por IW ha sido objeto de mucha investigación en las últimas décadas, las diversas estimaciones se basan en un equilibrio energético entre generación, divergencia del flujo y disipación18, donde generalmente se supone que la energía se disipa en el océano. y por lo tanto está disponible para la mezcla en el océano. Hasta ahora se ha prestado poca atención al posible papel de los vientos en la amortiguación de la energía IW.

Sin embargo, estudios recientes han demostrado que el viento puede amortiguar las características energéticas oceánicas a través de la retroalimentación actual de los vientos (CFB). A bajas frecuencias, la tensión del viento proporciona un sumidero de energía para los remolinos de mesoescala19,20,21,22,23 y los remolinos de submesoescala24. Estudios recientes estiman este sumidero de energía de mesoescala a escala global entre \(\sim\) 28 GW21 y \(\sim\) 50 GW23,25, lo que representa entre el 20% y el 35% de la energía cinética total de remolinos integrados en profundidad19,22. En alta frecuencia, existen sólo unos pocos estudios que se centran principalmente en movimientos casi inerciales6,26,27,28,29. La reducción del aporte neto de energía en la banda de frecuencia casi inercial se ha estimado en 0,21 TW (correspondiente a un promedio del 60 %) a escala global28. Hasta donde sabemos, sólo dos estudios han informado del efecto de la CFB en frecuencias superinerciales. Flexas et al.29 han estimado que los flujos de energía cinética de frecuencias semidiurnas y superiores varían entre 0 y −0,9 mW/m\(^2\) en tres regiones diferentes del globo (Kurushio, región de Kergelen y noreste). Atlántico). Pero esto necesita ser corroborado por otros modelos y los procesos subyacentes merecen más investigaciones. En particular, la formulación de la tensión utilizada en todos estos estudios no tiene en cuenta la reenergización parcial del viento que se produciría en un modelo acoplado22. Renault y Marchesiello30 han demostrado en una simulación acoplada del canal de la Mancha que las corrientes de marea pueden arrastrar la atmósfera y generar un viento de marea en niveles bajos, lo que implica un flujo de energía cinética negativa en la frecuencia semidiurna. Este acoplamiento se ha atribuido a las mareas barotrópicas, que tienen una fuerte firma de velocidad en las plataformas continentales como el canal de la Mancha. Sin embargo, no se analiza el efecto de los vientos sobre los TI.

La creciente resolución espacial y temporal de los modelos oceánicos permite investigar estas interacciones a frecuencias más altas y, en particular, para las IW. En este estudio, proponemos investigar más a fondo el efecto del CFB en las IW con un enfoque en las mareas internas. Responderemos a las siguientes preguntas: ¿Pueden las IW intercambiar energía con la atmósfera? ¿Qué importancia tiene este intercambio y cómo afecta la energía de las SI? ¿Qué mecanismos controlan la variabilidad de estos intercambios de energía? ¿Cuáles son los procesos físicos subyacentes?

Dominio de simulación (negro) a lo largo de la costa oeste de EE. UU. en el Pacífico nororiental. El cuadro discontinuo amarillo indica la región utilizada para calcular el coespectro.

Investigamos estas cuestiones utilizando una simulación numérica regional del océano Pacífico nororiental a lo largo de la costa oeste de EE. UU. (USWC). La región de simulación se muestra en la Fig. 1. La simulación se realiza utilizando el modelo CROCO (Coastal and Regional Ocean COmmunity)31,32,33. Se fuerza en los límites abiertos con la altura de la superficie del mar, la temperatura, la salinidad y la velocidad a partir de una simulación más aproximada con una resolución horaria. Las mareas internas en los límites han sido generadas por el modelo oceánico de coordenadas híbrido (HYCOM, Bleck et al.34) que incluye forzamiento atmosférico y de marea simultáneo35,36,37. Estas simulaciones han sido ampliamente validadas por Renault et al.38 para la parte de baja frecuencia y por Siyanbola et al.39 para la parte de alta frecuencia. La simulación es forzada en la superficie por el modelo atmosférico WRF (Weather Research and Forecasting model, Skamarock y Klemp40) con un viento prescrito, temperatura del aire, humedad relativa, radiaciones descendentes de onda corta y larga y tasa de precipitación con una resolución horaria. Los flujos se calculan a partir de los forzamientos prescritos utilizando fórmulas globales41, con una parametrización del CFB utilizando el enfoque de corrección de la tensión del viento de Renault et al.42. La simulación tiene un espaciado de cuadrícula horizontal de 2 km, se ejecuta durante un año (del 1 de octubre de 2011 al 30 de septiembre de 2012) y se fuerza cada hora para permitir la generación y propagación de IW generadas localmente y remotamente. La región abarca la cresta Mendocino (ver Fig. 1), un generador local de TI43. La conversión barotrópica a baroclínica se ha estimado en 3 GW (7 kWm\(^{-1}\)), a partir de una extrapolación de mediciones locales, pero puede estar sobreestimada43. Se proporcionan más detalles sobre la simulación en la sección Método.

El espectro de la tensión del viento y las corrientes superficiales cuantifica los flujos de energía cinética de la superficie (Fig. 2a). Los valores negativos indican que el océano está perdiendo energía hacia la atmósfera, mientras que los valores positivos indican lo contrario. El espectro de la tensión del viento y las corrientes superficiales se calcula en un cuadro cuadrado alejado de los límites (Fig. 1) para la simulación de un año.

(a) Coespectro del viento y las corrientes oceánicas superficiales en número de onda horizontal (eje x) y frecuencia (eje y), calculado en el cuadro discontinuo que se muestra en la Fig. 1. Los valores positivos indican una transferencia de energía del viento hacia el océano. Los valores negativos indican una transferencia de energía del océano al viento. Se indican las relaciones de dispersión para los primeros tres modos baroclínicos (n = 1, 2, 3). El cuadro violeta indica los límites de la banda de frecuencia casi inercial. El cuadro azul indica el límite de la banda de onda interna de mayor frecuencia. (b) Coespectro del viento y las corrientes oceánicas superficiales en función del número de onda horizontal integrado en la banda de frecuencia casi inercial (NI) 1,39 \(\times\) 10\(^{-5}\)–1,74 \ (\times\) 10\(^{-5}\) cps (períodos entre 16 y 20 h). La escala de transición entre la entrada de energía eólica NI y la amortiguación de las olas NI ocurre alrededor de 5 \(\times\) 10\(^{-6}\) cpm (200 km).

La Figura 2a muestra que los intercambios de energía océano-atmósfera ocurren principalmente en las escalas para las cuales los vientos o las corrientes superficiales son más energéticos (la Fig. S2, SI muestra los espectros de número de onda-frecuencia de los vientos y las corrientes superficiales). En general, el viento aporta energía (0,4 mW m\(^{-2}\)) en el océano a gran escala (> 200 km), de acuerdo con estudios previos44. En escalas más pequeñas (10 a 200 km) y frecuencias bajas (< 1 día\(^{-1}\)), es decir, en los rangos meso y submesocal, el viento actúa como un sumidero de energía para el océano, eliminando energía a una velocidad tasa de − 0,05 mW m\(^{-2}\). Este fenómeno se conoce como “remolino de matanza”20,21,22,25. A escalas más pequeñas (10–200 km) y frecuencias más altas (>1 día\(^{-1}\)), el viento también actúa como un sumidero de energía (− 0,2 mW m\(^{-2}\)) . Esto es particularmente cierto en la banda de frecuencia casi inercial, de acuerdo con estudios previos26,28. También es el caso en los armónicos de marea principales (en particular en el período \(\sim\) de 12 h correspondiente a la marea semidiurna M\(_2\) y en el armónico \(\sim\) de 6 h) , y a lo largo de las curvas de dispersión de ondas lineales. Obsérvese también la presencia de energía eólica negativa en las dos principales frecuencias de marea: diurna y semidiurna a gran escala (> 500 km), que corresponden a la firma de las mareas barotrópicas, consistentemente con Renault y Marchesiello30. Esta “matanza IW” superinercial (por analogía con la matanza de los remolinos) se muestra aquí con una firma notable sin precedentes.

La “muerte de las IW”, que corresponde a una potencia eólica negativa media sobre las IW (ondas casi inerciales, de marea y de alta frecuencia) se puede interpretar de manera similar a la potencia eólica negativa media sobre un remolino22. El mecanismo conceptual subyacente en ambos casos se basa en la formulación de la tensión del viento, que aquí se calcula utilizando una fórmula general41 e incluye una corrección de la tensión del viento para tener en cuenta la respuesta del viento (imitando modelos acoplados en simulaciones numéricas forzadas), siguiendo a Renault et al. .42:

donde \(\rho _a\) es la densidad del aire en la superficie, \(C_d\) es el coeficiente de resistencia calculado siguiendo a Fairall et al.41, \({\textbf{u}}_a\) y \({\textbf{ u}}_c\) son los vectores absolutos de viento de 10 m y de corriente superficial y \(s_{\tau }\) es el coeficiente de acoplamiento entre la corriente superficial y la tensión superficial, \(s_{\tau } = - 0.0029|{ \textbf{u}}_a|+0.008\) si \(|{\textbf{u}}_a| \ge 3\) ms\(^{-1}\) y \(s_{\tau } = - 0.0007\) Nsm\(^{-3}\) si \(|{\textbf{u}}_a| < 3\) ms\(^{-1}\). Tenga en cuenta que \(s_{\tau }\) siempre es negativo.

Esquema que ilustra la retroalimentación actual (CFB) en una onda interna (IW), o cualquier señal periódica que tenga una firma superficial en velocidad. Las flechas amarillas representan la corriente (la corriente invierte su dirección durante la segunda mitad del período de la señal periódica). Las flechas verdes representan el viento, que se supone constante durante un período IW y uniforme en una longitud de onda IW. Las flechas negras representan la tensión del viento (Ec. (1)), descompuesta entre la tensión del viento en masa (gris) y la corrección de la tensión del viento (púrpura). La potencia eólica, correspondiente al producto interno de la tensión del viento y la corriente oceánica, es pequeña y positiva (rojo) cuando el viento está alineado con la corriente y grande y negativa (azul) cuando el viento está en la dirección opuesta a la corriente. actual. Esto da como resultado una potencia eólica negativa, cuando se promedia durante un período de olas.

En el caso de una IW (o cualquier señal periódica con una firma de velocidad superficial) en un viento constante y uniforme (o un viento con escalas de variación mayores que las de la IW), la tensión del viento (Ec. (1)) es mayor durante el medio período cuando la corriente fluye en contra del viento, y menor durante el medio período cuando la corriente fluye en la misma dirección que el viento. Esto crea una asimetría en la energía eólica. El promedio temporal durante el período de una ola da como resultado una potencia eólica negativa (Fig. 3). La suposición de un viento constante y uniforme en la escala de IW es realista dado que la mayor parte de la energía eólica está contenida en grandes escalas y bajas frecuencias (Fig. S2a, SI).

La principal diferencia entre el caso de los remolinos y el caso de las IW es que los remolinos son axisimétricos, mientras que los IW lineales generalmente están polarizados. Esto crea una sensibilidad de la energía eólica \(\varvec{\tau }\cdot {\textbf{u}}_c\) a la dirección relativa entre el viento y las corrientes asociadas con las IW, siendo la potencia eólica máxima cuando la el viento está alineado con las corrientes (Fig. S3, SI).

Los vientos fluctuantes generan oscilaciones y ondas casi inerciales, principalmente en la escala sinóptica atmosférica, mientras que un efecto de amortiguación domina en escalas oceánicas más pequeñas (Fig. 2). Aunque varios estudios han cuantificado el impacto de la CFB en la entrada neta de energía eólica en la banda de frecuencia casi inercial, nunca se ha determinado la escala a la que se produce la transición. Aquí encontramos que la escala de transición entre energía eólica positiva y negativa ocurre alrededor de 200 km (Fig. 2b). A escalas superiores a 200 km, la entrada promedio de energía eólica es de 0,13 mW/m\(^2\), lo que coincide con Liu et al.28 y Alford6, quienes encontraron que la energía eólica en la banda casi inercial es \(<1 \) mW/m\(^2\) para esta región. A escalas inferiores a 200 km, el viento elimina energía en la banda casi inercial a una velocidad de 0,04 mW/m\(^2\).

La entrada total de energía eólica en la banda de frecuencia casi inercial es 0,09 mW/m\(^2\). Esta es una reducción del 67% en comparación con una simulación que no parametriza CFB (Fig. S1, SI). Este porcentaje de reducción es consistente con Liu et al.28 quienes estimaron una reducción del 60% a escala global.

Para investigar más a fondo el sumidero de energía asociado con la “matanza de IW” en frecuencias superinerciales (\(> 1,74\times 10^{-5}\) cps), que están dominadas principalmente por frecuencias de marea, calculamos la energía eólica correspondiente. \(\overline{{\textbf{u}}'\cdot \varvec{\tau }'}\), donde \({\textbf{u}}\) es el vector de velocidad horizontal de la superficie y \(\varvec{ \tau }\) es el vector de tensión del viento. Comparamos esta potencia con la fuente de energía para mareas internas dada por la conversión barotrópica a baroclínica \(\overline{\int _{-H}^\eta W'b'dz}\), donde W es la velocidad vertical barotrópica, b es la anomalía de flotabilidad, \(-H\) es la profundidad del océano y \(\eta\) la posición de la superficie libre con respecto al nivel medio del mar (Fig. 4). Aquí, las barras superiores corresponden a un promedio de un año y los primos corresponden en ambos casos a una combinación de un filtro de paso de banda temporal de Butterworth con períodos de corte a las 4 y 14 h, y un filtro de paso alto espacialmente uniforme con una escala de corte de 180. km, denominado F-4 h-14 h-180 km a continuación. Este filtro tiene una huella espectral que se muestra en el cuadro azul en la Fig. 2. Tenga en cuenta que la escala de longitud de corte está por encima de la longitud de onda del primer modo baroclínico (\(\sim\) 160 km), que el filtro utilizado es relativamente nítido en el espacio espectral. y que se ha descubierto que los valores absolutos de conversión y energía eólica son ligeramente sensibles a la elección de las escalas de filtro, pero que la relación entre ellos no lo es (no se muestra).

(a) Conversión barotrópica a baroclínica \(\overline{W^\prime b^\prime }\), donde los números primos corresponden al filtro F-4 h-14 h-180 km, correspondiente al cuadro azul en la Fig. 2 en el espacio espectral. (b) Energía eólica \(\overline{u^\prime \cdot \tau ^\prime }\) en mareas internas, donde la prima representa el mismo filtrado que en (a). En la región de estudio, las mareas barotrópicas se convierten en energía de mareas internas a una tasa de 1,6 GW y el viento actúa como un sumidero de energía para las mareas internas a una tasa de 0,13 GW.

En toda la región de simulación, se convierten 1,6 GW de mareas barotrópicas a baroclínicas (Fig. 4a). La conversión ocurre principalmente en la cresta Mendocino (en los lados más occidental y oriental, que son supercríticos para M\(_2\) IW) y en ubicaciones específicas a lo largo de la plataforma como en la ensenada del sur de California, como se esperaba de estudios previos43,45. De estos 1,6 GW, la energía eólica negativa disipa 0,13 GW en promedio (Fig. 4b), lo que representa una reducción del 8%. La mayor parte de esta pérdida de energía debido a la energía eólica se produce a lo largo del haz de energía que irradia desde la cresta Mendocino, donde alcanza 0,4 mW m\(^{-2}\) (Fig. 4b). Esta pérdida de energía es un orden de magnitud menor que el flujo de energía cinética de mesoescala en las corrientes fronterizas occidentales46,47 y en la corriente circumpolar antártica (−4 mW m\(^{-2}\)25), pero es comparable a la pérdida de energía de mesoescala. flujo de energía cinética sobre la corriente de California, que se estimó en \(\sim\) 1 mW m\(^{-2}\)22,25. Flexas et al.29 informaron un flujo de energía semidiurno y de mayor frecuencia que oscilaba entre -0,1 y -10 mW m\(^{-2}\) en tres sitios diferentes y nuestra estimación en un cuarto sitio se encuentra dentro de ese rango. La distribución espacial de la energía eólica negativa sobre la región USWC (Fig. 4b) se ve muy similar a la distribución espacial de la firma de los haces de mareas internas de los modos 2 y 3 en la superficie KE y es menos similar a la distribución KE de la superficie del modo 1 (Fig. S6 , SI). Este patrón espacial se analizará con más detalle en las siguientes secciones.

La potencia eólica estimada de −0,13 GW en la región actual de California es una estimación promediada. La energía eólica tiene en realidad cierta variabilidad espacial y temporal, que se investiga más a fondo en las dos secciones siguientes.

El sumidero de energía asociado con la energía eólica en las mareas internas varía en el tiempo y es en promedio mayor en verano (-0,15 GW) y menor en invierno (-0,09 GW) (Fig. 5a). La variación estacional de la energía eólica parece estar correlacionada con la variación estacional en la dirección del viento.

(a) Energía eólica integrada en el dominio en función del tiempo \(\widetilde{u'\tau '}\), donde los números primos corresponden a una combinación de un filtro temporal de paso de banda Butterworth con períodos de corte a las 4 y 14 h , y un filtro de paso alto espacialmente uniforme con una escala de corte de 180 km, donde la tilde corresponde a un filtro de paso bajo con un período de corte de 4 días. El promedio estacional se indica encima de las llaves. (b) Dirección del viento promediada por dominio. Los PDF polares estacionales se indican debajo de las llaves. El eje radial representa la densidad de probabilidad de que el viento sople en cada intervalo de dirección 5\(^\circ\) representado en el eje polar. La sombra corresponde a la velocidad promedio del viento para cada intervalo de dirección. La flecha azul representa la dirección de polarización promediada \(u'\).

De hecho, la magnitud de la potencia eólica neta promedio para las IW está inversamente correlacionada con el ángulo entre la dirección del viento y la polarización de las corrientes superficiales de las IW (ver Fig. S3, SI). La polarización promedio de las corrientes superficiales asociadas con las mareas internas (banda de frecuencia de 4 a 14 h y escalas horizontales <180 km) es en la dirección S-SW (Fig. 5b). Sobre el océano USWC, el viento es más constante en verano, cuando sopla casi constantemente en dirección S-SW, con una probabilidad de 0,7 para una dirección de 250\(^\circ\) relativa a la dirección este y una dirección asociada velocidad del viento de 8 ms\(^{-1}\) (Fig. 5b). Por lo tanto, el viento en verano suele estar alineado con la dirección de las mareas internas que irradian desde Mendocino Ridge (Fig. S4, SI). En invierno, sin embargo, cuando el viento se orienta en muchas direcciones, es menos probable que se alinee con las corrientes de marea internas y se observa un sumidero de energía menos eficiente. A modo de comparación, la probabilidad de que el viento sople en un ángulo de 250\(^\circ\) en invierno es inferior a 0,3 con una velocidad promedio del viento de 6 ms\(^{-1}\).

Se ha descubierto que otros parámetros, como la variabilidad en la magnitud de la energía cinética de las mareas internas, son menos relevantes para explicar la variabilidad de la energía eólica en estas frecuencias (no se muestran).

Además, cuantificamos el sumidero de energía de la energía eólica en los TI descomponiendo las corrientes entre la contribución de los primeros tres modos baroclínicos (Fig. S5, SI). Para el USWC, la energía eólica negativa es relativamente mayor para los modos superiores (-0,044 GW y -0,031 GW para los modos 2 y 3 respectivamente) que para el modo 1 (-0,026 GW), aunque el modo 1 tiene mayor energía general (1,1\). (\times 10^6\) GW: gigavatios segundos), mayor en un orden de magnitud que la energía contenida en los modos superiores (Tabla 1). Generalmente se observa que el modo 1 contiene la mayor parte de la energía de las mareas internas. Estimaciones recientes a escala global encontraron 165\(\times 10^6\)GW en modo 1 y 79 \(\times 10^6\) GW y 30 \(\times 10^6\) GW en modo 2 y 3 respectivamente para el constituyente M\(_2\)48, aunque estas cantidades pueden estar sobreestimadas (Buijsman et al.4 estimaron que la energía del modo 1 era 84,6 \(\times 10^6\) GW). Como consecuencia, la escala de tiempo de decaimiento asociada con la energía eólica negativa en mareas internas, que se define como la relación entre la energía eólica y el KE integrado verticalmente para cada modo, es mucho mayor para el modo 1 (casi 500 días) que para los modos 2. y 3 (alrededor de 150 días, ver Tabla 1).

Por lo tanto, la matanza de TI es más eficiente para los modos baroclínicos superiores. Estas escalas de tiempo pueden compararse con el tiempo de atenuación de los remolinos debido a la CFB, estimado por Renault et al.22 en unos 250 días. Es aproximadamente el mismo orden de magnitud que encontramos para los TI. La “matanza de TI” es comparativamente tan eficiente como la “matanza de remolinos”.

La diferencia en la amortiguación IW entre los diferentes modos baroclínicos puede explicarse por la polarización de cada modo. Debido a que los IW están polarizados, sus hodógrafas no describen un círculo perfecto sino una elipse, cuya dirección del eje más largo se llama dirección de polarización. Las relaciones de polarización (Ec. (2)) se pueden derivar de las ecuaciones primitivas linealizadas y dependen del modo baroclínico n a través de la relación de dispersión (Ec. (3)):

La polarización promediada de las TI en la región (principalmente dominada por M\(_2\)) puede inferirse de las funciones de densidad de probabilidad polar (PDF) de las corrientes superficiales asociadas con cada modo. Encontramos que el modo 1 tiene una polarización dominante Este-Oeste, mientras que el modo 2 tiene una polarización dominante Norte-Sur y el modo 3 una polarización Noreste-Suroeste (Fig. 6b).

(a) PDF polar para la velocidad del viento durante 1 año; (b) PDF polar para las velocidades de las corrientes superficiales del océano asociadas con los modos baroclínicos 1, 2 y 3.

La polarización de cada modo está a su vez ligada a su dirección principal de propagación. A una frecuencia dada, la relación entre u y v es proporcional a la relación entre \(k_x\) y \(k_y\), los números de onda horizontales obtenidos por la relación de dispersión para un modo baroclínico dado n (Ec. (3)) , y por lo tanto proporcional a la relación entre las velocidades del grupo hacia el este y hacia el norte (ecuación (4)).

En la región del USWC, la dirección de propagación de los IT es diferente para el modo 1 que para los modos superiores. De hecho, se sabe que la Cordillera Mendocino genera mareas predominantemente internas con modos baroclínicos \(\ge 2\)43, cuyos haces de energía, por lo tanto, se propagan hacia el norte y el sur de la cresta y tienen una firma en la superficie KE de los modos 2 y 3 en cada uno. lado de la cresta (Fig. S6, SI). Por el contrario, el modo 1 está dominado por haces de marea internos que se propagan desde la cresta hawaiana hacia el este hacia el dominio de simulación, como se ve desde los haces de energía que emanan del límite norte y oeste (Fig. S6, SI y Siyanbola et al.39). Los modos superiores generados remotamente, que no pueden viajar distancias tan grandes como el modo 1, no alcanzan el dominio de simulación. Esto explica por qué los modos superiores tienen una polarización predominante Norte-Sur (\(v\gg u\)), mientras que el modo 1 tiene una polarización predominante Este-Oeste (\(u \gg v\)) (Fig. 6b).

Como se analizó en las secciones anteriores y en SI, la magnitud del amortiguamiento IW depende del ángulo relativo entre los vectores de velocidad de la corriente y del viento. La PDF polar del viento (promediada durante un año) muestra una dirección media hacia el sur-suroeste, con una probabilidad de 0,45 en un ángulo de 250\(^\circ\) con respecto al este (Fig. 6a). Por lo tanto, la amortiguación IT es más importante para los modos 2 y 3, cuyas direcciones están casi alineadas con el viento que para el modo 1, cuya dirección tiene un ángulo mayor con el viento en promedio (Fig. 6). Esto puede explicar las diferencias encontradas en la Tabla 1.

En este estudio, calculamos la energía eólica sobre las ondas internas oceánicas (casi inerciales y superinerciales) a partir de una simulación numérica del Pacífico nororiental a lo largo del USWC.

Mostramos que el CFB amortigua la IW, de manera similar a como amortigua los remolinos de mesoescala (“remolino de matanza”; Renault et al.22), un proceso al que nos referimos como “matanza de IW”. En la banda casi inercial, donde el viento es la fuente de energía para las IW, la CFB reduce el aporte neto de energía en un 67%. En la banda superinercial, donde la marea barotrópica es la principal fuente de energía para el IW, la CFB induce un sumidero neto de energía de −0,13 GW en la región de estudio, lo que representa aproximadamente el 8% de la generación de marea interna en la topografía en la región. Cuando se extrapola al océano global (el dominio de simulación representa el 0,6% de la superficie del océano global), este sumidero de energía representa −20 GW, que es del mismo orden de magnitud que el sumidero de energía inducido por la energía eólica en los remolinos de mesoescala ( − 28 GW21 a − 50 GW23,25). Sin embargo, esta estimación del sumidero de energía debería corroborarse con observaciones y simulaciones numéricas adicionales de alta resolución en otras regiones.

Además, examinamos la variabilidad espacial y temporal del “asesinato de IW”. La variabilidad estacional de la muerte por IW se debe a la orientación estacional del viento, que se alinea más frecuentemente con la propagación de la marea interna en verano, lo que induce un mayor sumidero de energía en esta temporada. Este sumidero de energía estacional plantea la cuestión de si el viento podría ser en parte responsable del ciclo estacional observado en M\(_2\) energía de marea interna. La distribución modal, y en particular el hecho de que las mareas internas del modo baroclínico 1 se vean menos afectadas que los modos más altos, también resulta de la dirección relativa de los vientos y la propagación de las mareas baroclínicas. Este efecto de “muerte IW” probablemente dependerá de la región, ya que las direcciones de propagación del viento y de las mareas internas varían en todo el mundo. Para obtener una mayor perspectiva, sería valioso evaluar el sumidero de energía inducido por el viento de las mareas internas en otras regiones de fuerte generación de mareas internas, como la dorsal hawaiana49, el estrecho de Luzón50, la dorsal de las Aleutianas51 o la dorsal del Atlántico medio2. Además, sería interesante analizar la sensibilidad del sumidero de energía inducido por el CFB a la resolución espacio-temporal del viento. Se sabe que la entrada de energía eólica en la banda casi inercial es fuertemente sensible a la resolución temporal del viento5. De manera similar, sería interesante evaluar cómo la resolución espacial del viento afecta la energía eólica sobre IW casi inerciales y de marea.

Una de las limitaciones de este estudio es que se basa en la parametrización del CFB en el modelo que utilizamos. Aquí, para tener en cuenta la reenergización parcial del viento por las corrientes oceánicas, utilizamos un enfoque de corrección de tensión42. Esta parametrización ha sido validada en modelos de resolución de mesoescala, pero aún queda por investigar su validez en escalas más pequeñas y frecuencias más altas. Tenga en cuenta que en los modelos que ignoran la reenergización del viento, las estimaciones negativas de energía eólica pueden estar sobreestimadas. Aunque confiamos en que el mecanismo físico subyacente a la matanza de las guerras internas es físico y cualitativamente no debería depender de esta parametrización, sería valioso investigar este proceso en simulaciones numéricas acopladas océano-atmósfera en estudios futuros.

Nuestro estudio también plantea algunas preguntas sobre la mezcla de los océanos, para la cual se cree que las aguas interiores son una fuente de energía principal. La mezcla y la disipación son difíciles de medir en el océano o incluso de inferir a partir de simulaciones numéricas porque ocurren a escala subred y, por lo tanto, dependen de parametrizaciones. La disipación debida a las IW generalmente se aproxima utilizando un equilibrio entre la conversión de energía barotrópica a baroclínica y la divergencia de los flujos de presión52. En este estudio, mostramos que en promedio el 8% de la energía convertida de la marea barotrópica en mareas internas es disipada por el viento. Por lo tanto, ignorar este efecto podría conducir a sobreestimaciones de la mezcla de los océanos en la misma cantidad. Una investigación rigurosa de esta cuestión requeriría un presupuesto energético completo, que tenga en cuenta los intercambios de energía de los remolinos IW, la interacción con la topografía, etc.53, lo cual está más allá del alcance de este artículo.

Finalmente, este estudio abre algunas perspectivas para la interpretación de futuras misiones satelitales que tengan como objetivo medir la presión del viento y las corrientes oceánicas simultáneamente (por ejemplo, la misión Odysea54) y, por lo tanto, dependerán de nuestra comprensión de las interacciones del viento y las corrientes.

La simulación utilizada en este estudio se realiza con el modelo CROCO (Coastal and Regional Ocean COmmunity, https://www.croco-ocean.org/)31,32,33. El modelo CROCO resuelve las ecuaciones primitivas: ecuaciones de Navier-Stokes en coordenadas cartesianas con coordenadas sigma en la vertical (coordenadas de seguimiento del terreno), utilizando las aproximaciones de Boussinesq e hidrostática con un método de división del tiempo entre el modo barotrópico rápido y el modo baroclínico lento. La cuadrícula de simulación cubre la costa oeste de EE. UU. y abarca la Cordillera Mendocino con un espaciado de cuadrícula horizontal de 2 km y 100 niveles verticales con parámetros de estiramiento de \(h_c=\) 350 m, \(\theta _s =\) 6 y \ (\theta _b =\) 4.5. La condición inicial se obtiene tras un año de puesta en marcha. La escorrentía del río se incluye fuera de línea como precipitaciones superficiales con una distribución gaussiana sobre las celdas de la cuadrícula que se encuentran dentro del rango desde la costa hasta 150 km mar adentro. Los datos de escurrimiento provienen de una climatología mensual de Dai et al.55. El modelo se fuerza en la superficie (forzamiento atmosférico) y en los límites abiertos (límites norte, oeste y sur).

El océano se ve forzado cada hora con una atmósfera procedente de una simulación del modelo WRF (Weather Research and Forecasting)40 que abarca la costa oeste de Estados Unidos con una resolución de 6 km. Esta simulación está anidada a partir de una simulación de resolución de 18 km que abarca toda la costa oeste de América del Norte y que reproduce las características sinópticas que condicionan la dinámica de menor escala en el nido más pequeño. La configuración de estas simulaciones es la misma que en Renault et al.38,56. Se prescriben vientos de 10 m, radiaciones de onda larga y corta, temperatura del aire, humedad relativa y precipitaciones líquidas y los flujos se calculan utilizando una fórmula global41 con una parametrización de la respuesta del viento a CFB con un enfoque de corrección de tensión42. Tenga en cuenta que es necesaria una alta resolución temporal (1 h aquí) del viento para representar con precisión la generación de ondas casi inerciales5,38.

La simulación está anidada a partir de una simulación de 4 km de la costa oeste de EE. UU. proporcionada por Siyanbola et al.39, y que contiene ondas internas generadas de forma remota y local (incluido el forzamiento de las mareas). Las condiciones de contorno abierto (BC) entre las simulaciones de 4 km y 2 km son: Flather BC57 para el esquema barotrópico y Specified BC58,59 para el esquema baroclínico. Además, se implementan capas de esponja de 50 km de ancho y 800 m\(^2\) s\(^{-1}\) de viscosidad. Se ha descubierto que estos BC minimizan los reflejos de las ondas internas en los límites abiertos y la metodología ha sido validada por Siyanbola et al.39.

El código CROCO está disponible públicamente en https://www.croco-ocean.org.

Munk, W. & Wunsch, C. Recetas abisales ii: Energética de la mezcla de mareas y viento. Res. de aguas profundas. I 45(12), 1977-2010 (1998).

Artículo de Google Scholar

Egbert, GD y Ray, RD Estimaciones de la disipación de energía de las mareas en m2 a partir de datos del altímetro Topex/Poseidón. J. Geophys. Res. Océanos 106, 475–502 (2001).

Artículo de Google Scholar

Nycander, J. Generación de ondas internas en las profundidades del océano por mareas. J. Geophys. Res. Océanos 110, 10 (2005).

Artículo de Google Scholar

Buijsman, MC y cols. Sobre la interacción entre la resolución horizontal y la resistencia de las olas y su efecto sobre las olas en modo baroclínico de marea en simulaciones oceánicas globales realistas. Modelo oceánico. 152, 101656 (2020).

Artículo de Google Scholar

Rimac, A., von Storch, J.-S., Eden, C. y Haak, H. La influencia del campo de tensión del viento de alta resolución en la entrada de energía a los movimientos casi inerciales en el océano. Geofís. Res. Letón. 40(18), 4882–4886 (2013).

ADS del artículo Google Scholar

Alford, MH Revisando el trabajo con viento casi inercial: modelos de losa, tensión relativa y profundización de capas mixtas. J. Física. Oceanogr. 50(11), 3141–3156 (2020).

ADS del artículo Google Scholar

Raja, KJ, Buijsman, MC, Shriver, JF, Arbic, BK y Siyanbola, O. Energía de onda casi inercial modulada por flujos de fondo en una simulación de modelo global. J. Física. Oceanogr. 52(5), 823–840 (2022).

ADS del artículo Google Scholar

Olbers, DJ Transferencia de energía no lineal y balance de energía del campo de olas interno en las profundidades del océano. J. Mec. de fluidos. 74(2), 375–399 (1976).

Artículo ADS MathSciNet MATH Google Scholar

McComas, CH & Bretherton, FP Interacción resonante de ondas internas oceánicas. J. Geophys. Res. 82(9), 1397-1412 (1977).

ADS del artículo Google Scholar

Dunphy, M. & Lamb, KG Enfoque y dispersión en modo vertical de la marea interna del primer modo mediante interacción de remolinos de mesoescala. J. Geophys. Res. Océanos 119(1), 523–536 (2014).

ADS del artículo Google Scholar

Barkan, R., Winters, KB y McWilliams, JC Desequilibrio estimulado y mejora de la disipación de energía cinética de remolinos por ondas internas. J. Física. Oceanogr. 47(1), 181–198 (2017).

ADS del artículo Google Scholar

Barkan, R. y col. Agotamiento de los remolinos de mesoescala oceánicos catalizado por ondas internas. Geofís. Res. Letón. 48, e2021GL094376 (2021).

ADS del artículo Google Scholar

Rocha, CB, Wagner, GL & Young, WR Generación estimulada: Extracción de energía de un flujo equilibrado mediante ondas casi inerciales. J. Mec. de fluidos. 847, 417–451 (2018).

Artículo ADS MathSciNet CAS MATH Google Scholar

Taylor, S. y Straub, D. Influencia del movimiento forzado casi inercial en la energía cinética de un flujo casi geostrófico. En Simposio internacional sobre flujos estratificados, vol. 1, 1 (2016).

Ponte, AL & Klein, P. Firma incoherente de mareas internas en el nivel del mar en simulaciones numéricas idealizadas. Geofís. Res. Letón. 42 (5), 1520-1526 (2015).

ADS del artículo Google Scholar

Savva, MA, Kafiabad, HA y Vanneste, J. Dispersión de ondas de gravedad de inercia por turbulencia geostrófica tridimensional. J. Mec. de fluidos. 916, 1 (2021).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Scholar

Meehl, GA, Boer, GJ, Covey, C., Latif, M. y Stouffer, RJ El proyecto de intercomparación de modelos acoplados (cmip). Toro. Soy. Meteorito. Soc. 81(2), 313–318 (2000).

2.3.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0477%282000%29081%3C0313%3ATCMIPC%3E2.3.CO%3B2" aria-label="Article reference 17" data-doi="10.1175/1520-0477(2000)0812.3.CO;2">ADS del artículo Google Scholar

Eden, C. y Olbers, D. Un modelo de compartimento de energía para la propagación, interacción no lineal y disipación de ondas de gravedad internas. J. Física. Oceanogr. 44(8), 2093–2106 (2014).

ADS del artículo Google Scholar

Duhaut, TH y Straub, DN Dependencia del estrés del viento en la velocidad de la superficie del océano: implicaciones para la entrada de energía mecánica a la circulación del océano. J. Física. Oceanogr. 36(2), 202–211 (2006).

ADS del artículo Google Scholar

Zhai, X. & Greatbatch, RJ Wind trabajan en un modelo del océano Atlántico noroeste. Geofís. Res. Letón. 34, 4 (2007).

Artículo de Google Scholar

Xu, C., Zhai, X. y Shang, X.-D. Trabajo realizado por los vientos atmosféricos en los remolinos oceánicos de mesoescala. Geofís. Res. Letón. 43(23), 12-174 (2016).

Artículo de Google Scholar

Renault, L. y col. Modulación del trabajo del viento por la interacción de las corrientes oceánicas con la atmósfera. J. Física. Oceanogr. 46 (6), 1685-1704 (2016).

ADS del artículo Google Scholar

Renault, L., McWilliams, JC y Masson, S. Observaciones satelitales de la huella de la corriente oceánica en la tensión del viento mediante el acoplamiento aire-mar. Ciencia. Rep. 7(1), 1–7 (2017).

Artículo CAS Google Scholar

Renault, L., McWilliams, JC y Gula, J. Amortiguación de corrientes submesoescala por acoplamiento de tensión aire-mar en el sistema de surgencias de California. Ciencia. Rep. 8(1), 1–8 (2018).

Artículo CAS Google Scholar

Rai, S., Hecht, M., Maltrud, M. y Aluie, H. Escala de los remolinos oceánicos provocados por el viento a partir de observaciones satelitales globales. Ciencia. Adv. 7(28), 4920 (2021).

ADS del artículo Google Scholar

Rath, W., Greatbatch, RJ y Zhai, X. Reducción de la energía casi inercial mediante la dependencia de la tensión del viento de la velocidad de la superficie del océano. J. Geophys. Res. Océanos 118(6), 2761–2773 (2013).

ADS del artículo Google Scholar

Zhai, X. Dependencia del flujo de energía del viento a las corrientes inerciales superficiales en la escala de los movimientos atmosféricos. J. Física. Oceanogr. 47(11), 2711–2719 (2017).

ADS del artículo Google Scholar

Liu, Y., Jing, Z. y Wu, L. La energía eólica sobre las oscilaciones oceánicas casi inerciales en el océano global estimadas a partir de derivas de superficie. Geofís. Res. Letón. 46(5), 2647–2653 (2019).

ADS del artículo Google Scholar

Flexas, MM et al. Estimaciones globales de la transferencia de energía del viento al océano, con énfasis en las oscilaciones casi inerciales. J. Geophys. Res. Océanos 124(8), 5723–5746 (2019).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Renault, L. & Marchesiello, P. Las mareas oceánicas pueden arrastrar la atmósfera y provocar vientos de marea sobre amplias plataformas continentales. Comunitario. Entorno terrestre. 3(1), 1–7 (2022).

ADS del artículo Google Scholar

Shchepetkin, AF y McWilliams, JC El sistema de modelado oceánico regional (roms): un modelo oceánico dividido, explícito, de superficie libre y que sigue las coordenadas topográficas. Modelo oceánico. 9(4), 347–404 (2005).

ADS del artículo Google Scholar

Shchepetkin, AF y McWilliams, JC Algoritmos de núcleo computacional para simulaciones oceánicas de larga duración, multiproceso y a escala fina. En Manual de análisis numérico. Elsevier, vol. 14, 121–183 (Elsevier, 2009).

Debreu, L., Marchesiello, P., Penven, P. y Cambon, G. Anidamiento bidireccional en modelos oceánicos explícitos divididos: algoritmos, implementación y validación. Modelo oceánico. 49, 1-21 (2012).

ADS del artículo Google Scholar

Bleck, R., Halliwell, G., Wallcraft, A., Carrol, S., Kelly, K. y Rushing, K. Modelo oceánico de coordenadas híbrido (hycom). Manual del usuario, 199 (2002).

Arbic, BK y cols. Modelado global de mareas internas: dentro de un modelo de circulación general del océano en remolino. Oceanografía 25(2), 20–29 (2012).

Artículo de Google Scholar

Shriver, J. y col. Una evaluación de las mareas barotrópicas e internas en un modelo de circulación oceánica global de alta resolución. J. Geophys. Res. Océanos 117, 10 (2012).

Artículo de Google Scholar

Arbic, BK Incorporación de mareas y ondas de gravedad internas dentro de los modelos de circulación general oceánica global: una revisión. Prog. Oceanogr. 1, 102824 (2022).

Artículo de Google Scholar

Renault, L. y col. Evaluación de simulaciones atmosféricas y oceánicas de alta resolución del sistema actual de California. Prog. Oceanogr. 195, 102564 (2021).

Artículo de Google Scholar

Siyanbola, OQ y cols. Forzamiento remoto de ondas internas de simulaciones oceánicas regionales cerca de la costa oeste de EE. UU. Modelo oceánico. 1, 102154 (2022).

Google Académico

Skamarock, WC & Klemp, JB Un modelo atmosférico no hidrostático dividido en el tiempo para aplicaciones de pronóstico e investigación meteorológica. J. Computación. Física. 227(7), 3465–3485 (2008).

Artículo ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Fairall, CW, Bradley, EF, Hare, J., Grachev, AA y Edson, JB Parametrización masiva de flujos aire-mar: actualizaciones y verificación del algoritmo coare. J. Clim. 16(4), 571–591 (2003).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0442%282003%29016%3C0571%3ABPOASF%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 41" data-doi="10.1175/1520-0442(2003)0162.0.CO;2">ADS del artículo Google Scholar

Renault, L., Masson, S., Arsouze, T., Madec, G. & Mcwilliams, JC Recetas sobre cómo forzar la dinámica del modelo oceánico. J. Adv. Modelo. Sistema Tierra. 12(2), e2019MS001715 (2020).

ADS del artículo Google Scholar

Althaus, AM, Kunze, E. y Sanford, TB Radiación de marea interna de la escarpa mendocina. J. Física. Oceanogr. 33(7), 1510-1527 (2003).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0485%282003%29033%3C1510%3AITRFME%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 43" data-doi="10.1175/1520-0485(2003)0332.0.CO;2">ADS del artículo Google Scholar

Wunsch, C. El trabajo realizado por el viento sobre la circulación general oceánica. J. Física. Oceanogr. 28(11), 2332–2340 (1998).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0485%281998%29028%3C2332%3ATWDBTW%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 44" data-doi="10.1175/1520-0485(1998)0282.0.CO;2">ADS del artículo Google Scholar

Buijsman, M., Uchiyama, Y., McWilliams, J. y Hill-Lindsay, C. Modelado de la variabilidad de las mareas internas semidiurnas en la ensenada del sur de California. J. Física. Oceanogr. 42(1), 62–77 (2012).

ADS del artículo Google Scholar

Renault, L., Molemaker, MJ, Gula, J., Masson, S. & McWilliams, JC Control y estabilización de la corriente del golfo mediante la interacción de la corriente oceánica con la atmósfera. J. Física. Oceanogr. 46(11), 3439–3453 (2016).

ADS del artículo Google Scholar

Renault, L., McWilliams, JC & Penven, P. Modulación de la retroflexión y fuga de la corriente de agulhas por la interacción de la corriente oceánica con la atmósfera en simulaciones acopladas. J. Física. Oceanogr. 47(8), 2077–2100 (2017).

ADS del artículo Google Scholar

de Lavergne, C. et al. Hacia mapas globales de sumideros de energía de mareas internas. Modelo oceánico. 137, 52–75 (2019).

ADS del artículo Google Scholar

Ray, RD y Mitchum, GT Manifestación superficial de mareas internas en las profundidades del océano: observaciones desde altimetría y medidores de islas. Prog. Oceanogr. 40(1–4), 135–162 (1997).

ADS del artículo Google Scholar

Alford, MH y cols. Flujo y disipación de energía en el estrecho de Luzón: dos historias de dos crestas. J. Física. Oceanogr. 41(11), 2211–2222 (2011).

ADS del artículo Google Scholar

Cummins, PF, Cherniawsky, JY y Foreman, MG Mareas internas del Pacífico Norte desde la cordillera de las Aleutianas: observaciones y modelos de altímetro. J. Mar. Res. 59(2), 167–191 (2001).

Artículo de Google Scholar

Kang, D. & Fringer, O. Energética de las mareas barotrópicas y baroclínicas en el área de la bahía de Monterey. J. Física. Oceanogr. 42(2), 272–290 (2012).

ADS del artículo Google Scholar

Pan, Y., Haley, PJ & Lermusiaux, PF Interacciones de mareas internas con un océano heterogéneo y rotacional. J. Mec. de fluidos. 920, A18 (2021).

Artículo ADS MathSciNet MATH Google Scholar

Rodríguez, E. et al. El concepto de misión de vientos y corrientes. Frente. Marzo ciencia. 6, 438 (2019).

Artículo de Google Scholar

Dai, A., Qian, T., Trenberth, KE y Milliman, JD Cambios en la descarga de agua dulce continental de 1948 a 2004. J. Clim. 22(10), 2773–2792 (2009).

ADS del artículo Google Scholar

Renault, L., Hall, A. y McWilliams, JC Conformación orográfica de los perfiles de viento de la costa oeste de Estados Unidos durante la temporada de surgencias. Subir. Din. 46(1), 273–289 (2016).

Artículo de Google Scholar

Flather, R. Un modelo de mareas de la plataforma continental del noroeste de Europa (Mem. Soc. R. Sci, Lieja, 1976).

Google Académico

Marchesiello, P., McWilliams, JC y Shchepetkin, A. Condiciones de contorno abiertas para la integración a largo plazo de modelos oceánicos regionales. Modelo oceánico. 3(1–2), 1–20 (2001).

ADS del artículo Google Scholar

Mason, E. y col. Procedimientos para el anidamiento de redes fuera de línea en modelos oceánicos regionales. Modelo oceánico. 35(1–2), 1–15 (2010).

ADS del artículo Google Scholar

Descargar referencias

A. Delpech, R. Barkan y J. McWilliams cuentan con el apoyo de la subvención OCE1851376 de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF). R. Barkan también cuenta con el apoyo de la Beca 1736/18 de la Fundación Científica de Israel. L. Renault recibe financiación del proyecto CNES I-CASCADE y CARAMBA, así como del ANR EUREC4A-OA. OQ Siyanbola y MC Buijsman reciben financiación de la subvención NSF OCE1851397. BK Arbic agradece el apoyo de la subvención NSF OCE1851164. A este trabajo se le concedió acceso a las instalaciones de HPC de la Universidad de Tel-Aviv. Las figuras se generaron utilizando Python v3.6: https://www.Python.org/.

Departamento de Ciencias Atmosféricas y Oceánicas, UCLA, Los Ángeles, EE.UU.

Audrey Delpech, Roy Barkan y James McWilliams

Departamento de Geofísica, Universidad de Tel-Aviv, Tel-Aviv, Israel

Roy Barkán

LEGOS (Laboratorio de Estudios de Geofísica y Oceanografía Espacial), Toulouse, Francia

Lionel Renault

Escuela de Ingeniería y Ciencias Oceánicas, Centro Espacial Stennis, Universidad del Sur de Mississipi, Hattiesburg, EE.UU.

Oladeji Q. Siyanbola y Maarten C. Buijsman

Departamento de Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente, Universidad de Michigan, Ann Arbor, EE.UU.

Brian K. Arbic

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AD ejecutó las simulaciones numéricas, analizó los resultados y escribió el manuscrito. RB y LR proporcionaron la configuración numérica y los forzamientos. Todos los autores discutieron los resultados y revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Audrey Delpech.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Delpech, A., Barkan, R., Renault, L. et al. La retroalimentación de las corrientes de viento es un sumidero de energía para las olas internas oceánicas. Informe científico 13, 5915 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-32909-6

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Recibido: 16 de diciembre de 2022

Aceptado: 04 de abril de 2023

Publicado: 11 de abril de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32909-6

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