Lagrangian Coherent Structure Analysis of Terminal Winds Detected by Lidar. Part I: Turbulence Structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The accurate real-time detection of turbulent airflow patterns near airports is important for safety and comfort in commercial aviation. In this paper, a method is developed to identify Lagrangian coherent structures (LCS) from horizontal lidar scans at Hong Kong International Airport (HKIA) in China. LCS are distinguished frame-independent material structures that create localized attraction, repulsion, or high shear of nearby trajectories in the flow. As such, they are the fundamental structures behind airflow patterns such as updrafts, downdrafts, and wind shear. Based on a recently developed finite-domain–finite-time Lyapunov exponent (FDFTLE) algorithm from Tang et al. and on new Lagrangian diagnostics presented in this paper that are pertinent to the extracted FDFTLE ridges, the authors differentiate LCS extracted from lidar data. It is found that these LCS derived from horizontal lidar scans compare well to convergence and divergence suggested by vertical slice scans. At HKIA, horizontal scans are predominant: they cover much bigger azimuthal ranges as compared with only two azimuthal angles from the vertical scans. LCS extracted from horizontal scans are thus advantageous in providing organizing turbulence structures over the entire observational domain as compared with a single line along the vertical scan direction. In Part II of this study, the authors will analyze the evolution of LCS and their impacts on landing aircraft based on recorded flight data.
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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 | 0,000 |
| 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 ».