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Enregistrement W2022225475 · doi:10.1103/physreve.70.036307

23/9 dimensional anisotropic scaling of passive admixtures using lidar data of aerosols

2004· article· en· W2022225475 sur OpenAlexaff
M. Lilley, S. Lovejoy, K. B. Strawbridge, Daniel Schertzer

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsotropyScalingAnisotropyMesoscale meteorologyPhysicsStratification (seeds)Scalar (mathematics)LidarBuoyancyMeteorologyTurbulenceStatistical physicsMechanicsGeometryOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In buoyancy-driven flows, another dimensional quantity appears in addition to the energy flux. Classically, this leads to the prediction that at large scales, isotropic Bolgiano-Obukhov (BO) scaling can dominate isotropic Kolmogorov scaling. We investigate this in the atmosphere by using state-of-the-art high-powered lidar data. We examine simultaneous horizontal and vertical sections of passive scalar surrogates over the ranges 100 m to 120 km and 3 m to 4.5 km , respectively. Overall, this spans the crucial "mesoscale" and involves nearly 1000 times more data than the largest relevant experiments to date. Rather than a transition from one isotropic regime to another, we find that the two regimes always coexist in an anisotropic Corrsin-Obukhov law with the Kolmogorov holding in the horizontal, and the BO holding in the vertical. The stratification is quantified by an elliptical dimension D(el) found to be equal to 2.55+/-0.02 . This anisotropic scaling is very close to that predicted by the 23/9 dimensional unified scaling model of the atmosphere and is consistent with observations of the horizontal wind.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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