Lagrangian dynamical geography of the Gulf of Mexico.
Lagrangian dynamical geography of the Gulf of Mexico.
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DOI：
10.1038/s41598-017-07177-w
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发表时间：
2017-08-01
影响因子：
4.6
通讯作者：
Froyland G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Miron P;Beron-Vera FJ;Olascoaga MJ;Sheinbaum J;Pérez-Brunius P;Froyland G
我们构建了一个马尔可夫链表示的表面海洋拉格朗日动力学的墨西哥湾（GoM）和加勒比海和北大西洋的邻近部分使用卫星跟踪的漂流物轨迹数据，迄今为止最大的收集所占据的区域。从分析的特征向量的转移矩阵与链，我们确定几乎不变的吸引集和吸引盆。有了这些信息，我们将墨西哥湾的地理位置分解为弱动态相互作用的省份，这限制了墨西哥湾内遥远位置之间的连接。近海石油勘探，石油泄漏应急计划，以及鱼类幼虫连接性评估是许多活动中，可以受益于在这里构建的地理进行的动态信息。
We construct a Markov-chain representation of the surface-ocean Lagrangian dynamics in a region occupied by the Gulf of Mexico (GoM) and adjacent portions of the Caribbean Sea and North Atlantic using satellite-tracked drifter trajectory data, the largest collection so far considered. From the analysis of the eigenvectors of the transition matrix associated with the chain, we identify almost-invariant attracting sets and their basins of attraction. With this information we decompose the GoM’s geography into weakly dynamically interacting provinces, which constrain the connectivity between distant locations within the GoM. Offshore oil exploration, oil spill contingency planning, and fish larval connectivity assessment are among the many activities that can benefit from the dynamical information carried in the geography constructed here.
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影响因子：
8.6
作者：
Froyland, Gary;Padberg, Kathrin;Treguier, Anne Marie
通讯作者：
Treguier, Anne Marie
DOI：
10.1017/cbo9780511535901.003
发表时间：
2007-01-01
期刊：
LAGRANGIAN ANALYSIS AND PREDICTION OF COASTAL AND OCEAN DYNAMICS
影响因子：
--
作者：
Lumpkin, Rick;Pazos, Mayra
通讯作者：
Pazos, Mayra
影响因子：
5.8
作者：
Maximenko, Nikolai;Hafner, Jan;Niiler, Peter
通讯作者：
Niiler, Peter
影响因子：
0.5
作者：
LaCasce, J. H.
通讯作者：
LaCasce, J. H.
影响因子：
0.5
作者：
LaCasce, JH;Ohlmann, C
通讯作者：
Ohlmann, C