Mesoscale wind climate modelling in steep mountains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the Mesoscale Community Compressible (MC2) model successfully reproduces the wind climate (for wind energy development purposes) of the Gaspé region, equivalent simulations for the steep mountainous southern Yukon have been unsatisfactory. An important part of the problem lies in the provision of suitable boundary conditions in the lower troposphere. This paper will describe an alternative provision of boundary conditions to the MC2 model based partly on standard National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) Reanalysis statistics, however, with modified lower tropospheric conditions based on local radiosonde measurements. The MC2 model is part of the AnemoScope wind energy simulation toolkit which applies statistical‐dynamical downscaling of basic large‐scale weather situations (i.e., the NCEP/NCAR Reanalysis) to simulate the steadystate wind climate of a complex region. A case study summarized here imposes a typical mean winter temperature inversion on the boundary conditions to reduce downward momentum transfer in the MC2 model over the Whitehorse region. In conjunction with this step, the geostrophic wind at the boundaries is held constant (with height) in speed and direction, based on the (observed) dominant southwesterly winds above the mountaintops. The resulting simulation produces wind directions within the modelled domain that are in much better agreement with the available measurements. However, despite the imposed atmospheric stability, downward transfer of horizontal momentum from aloft still appears to exceed that occurring in nature. It is recommended that (in future studies of this type regarding mountain wind climate) the input statistics processed from the NCEP/NCAR Reanalysis be modified by referencing the geostrophic winds to a level above the mountaintops. It is also suggested that converting to a height (z) coordinate system may reduce the erroneous downward momentum transfer found in the present terrain‐following grid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».