Ground-to-Air Gas Emission Rate Inferred from Measured Concentration Rise within a Disturbed Atmospheric Surface Layer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In reference to previously observed concentrations of methane released from a source enclosed by a windbreak, this paper examines a refined “inverse dispersion” approach for estimating the rate of emission Q from a small ground-level source, when the surface-layer winds near that source are highly disturbed. The inverse dispersion method under investigation is based on simulation of turbulent trajectories between sources and detectors, using a Lagrangian stochastic (LS) model. At issue is whether it is advantageous to recognize the flow as being disturbed and use a computed approximation to that disturbed flow to drive a fully three-dimensional LS model (3D-LS), or whether it suffices to ignore flow disturbance and adopt an LS model attuned to the horizontally homogeneous upwind flow (MO-LS, as Monin–Obukhov similarity theory describes the vertical inhomogeneity). It is demonstrated that both approaches estimate the source strength to within a factor of 2 of the true value, irrespectively of the location of the concentration measurement, and moreover that both approaches estimate the source strength correctly (to within the experimental uncertainty), when based on concentrations measured far away from the immediate influence of obstacles in the flow. However, if the concentration detector is positioned close to the flow-disturbing obstacles, then inverse dispersion based on 3D-LS provides a better estimate of source strength than does MO-LS.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».