Climate and climate variability of the wind power resources in the Great Lakes region of the United States
Notice bibliographique
Résumé
The climate and climate variability of low‐level winds over the Great Lakes region of the United States is examined using 30 year (1979–2008) wind records from the recently released North American Regional Reanalysis (NARR), a three‐dimensional, high‐spatial and temporal resolution, and dynamically consistent climate data set. The analyses focus on spatial distribution and seasonal and interannual variability of wind speed at 80 m above the ground, the hub height of the modern, 77 m diameter, 1500 kW wind turbines. The daily mean wind speeds exhibit a large seasonal variability, with the highest mean wind speed (∼6.58 m s−1) in November through January and the lowest (∼4.72 m s−1) in July and August. The spatial variability of the annual mean winds is small across the entire region and is dominated by land‐water contrasts with stronger winds over the lake surface than over land. Larger interannual variability is found during the winter months, whereas smaller variations occur in mid to late summer. The interannual variability appears to have some connections to El Niño‐Southern Oscillation, with lower mean wind speeds and more frequent occurrences of lulls during major El Niño episodes. Above‐normal ice cover of the Great Lakes appears to be associated with slightly lower wind speeds and vice versa. According to NARR data and the criteria established by wind energy industry, the areas over Lake Superior, Michigan, and Ontario appear to be rich in wind resources, but most land areas in the region are either unsuitable or marginal for potential wind energy development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».