MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2058670402 · doi:10.1002/qj.201

Scaling turbulent atmospheric stratification. I: Turbulence and waves

2008· article· en· W2058670402 sur OpenAlexaff
S. Lovejoy, Daniel Schertzer, M. Lilley, K. B. Strawbridge, Alexander Radkevich

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceWavenumberIsotropyScalingPhysicsStratification (seeds)Statistical physicsBuoyancyEnergy fluxClassical mechanicsMechanicsGeometryMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this first of a three‐part series, we argue that the dynamics of turbulence in a stratified atmosphere should depend on the buoyancy over a wide range of vertical scales and on energy flux over a wide range of horizontal scales; it should be scaling, but anisotropic, not isotropic. We compare the leading statistical theories of atmospheric stratification which are conveniently distinguished by the elliptical dimension D s which quantifies their degree of spatial stratification. This includes the mainstream isotropic 2‐D (large scales), isotropic 3‐D (small scales) theory but also the more recent linear gravity wave theories ( D s = 7/3) and the classical fractionally integrated flux (FIF) 23/9‐D unified scaling model. In the latter, the horizontal wind has a k −5/3 spectrum as a function of horizontal wavenumber determined by the energy flux and a k −11/5 energy spectrum as a function of vertical wavenumber determined by the buoyancy force variance flux. In this model, the physically important notion of scale is determined by the turbulent dynamics, it is not given a priori (i.e. the by usual Euclidean distance). The 23/9‐D FIF model is the most physically and empirically satisfying, being based on turbulent (spectral) fluxes. The FIF model as originally proposed by Schertzer and Lovejoy is actually a vast family of scaling models broadly compatible with turbulent phenomenology and with the classical turbulent laws of Kolmogorov, Corrsin and Obukov. However, until now it has mostly been developed on the basis of structures localized in space–time. In this paper, we show how to construct extreme FIF models with wave‐like structures which are localized in space but unlocalized in space–time, as well as a continuous family of intermediate models which are akin to Lumley–Shur models in which some part of the localized turbulent energy ‘leaks’ into unlocalized waves. The key point is that the FIF requires two propagators (space–time Green's functions) which can be somewhat different. The first determines the space–time structure of the cascade of fluxes; this must be localized in space–time in order to satisfy the usual turbulence phenomenology. In contrast, the second propagator relates the turbulent fluxes to the observables; although the spatial part of the propagator is localized as before, in space–time it can be unlocalized. (It is still localized in space, now in wave packets.) We display numerical simulations which demonstrate the requisite (anisotropic, multifractal) statistical properties as well as wave‐like phenomenologies. In parts II and III we will examine the empirical evidence for the spatial and temporal parts, respectively, of the model using state‐of‐the‐art lidar data of aerosol backscatter ratios (which we use as a surrogate for passive scalar concentration). Copyright © 2008 Royal Meteorological Society

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQuarterly Journal of the Royal Meteorological SocietyMême sujetMeteorological Phenomena and SimulationsTravaux en français237 207