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Enregistrement W2141885577 · doi:10.5194/acp-8-4841-2008

Ship plume dispersion rates in convective boundary layers for chemistry models

2008· article· en· W2141885577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensGDG Environnement
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésPlumeDispersion (optics)DilutionConvective Boundary LayerBuoyancyConvectionMechanicsAtmospheric dispersion modelingAtmospheric sciencesMeteorologyChemistryEnvironmental scienceBoundary layerPlanetary boundary layerPhysicsThermodynamicsOpticsAir pollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Detailed ship plume simulations in various convective boundary layer situations have been performed using a Lagrangian Dispersion Model driven by a Large Eddy Simulation Model. The simulations focus on the early stage (1–2 h) of plume dispersion regime and take into account the effects of plume rise on dispersion. Results are presented in an attempt to provide to atmospheric chemistry modellers a realistic description of characteristic dispersion impact on exhaust ship plume chemistry. Plume dispersion simulations are used to derive analytical dilution rate functions. Even though results exhibit striking effects of plume rise parameter on dispersion patterns, it is shown that initial buoyancy fluxes at ship stack have a minor effect on plume dilution rate. After initial high dispersion regimes a simple characteristic dilution time scale can be used to parameterize the subgrid plume dilution effect in large-scale chemistry models. The results show that this parameter is directly related to the typical turn-over time scale of the convective boundary layer.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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