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Enregistrement W2272300261 · doi:10.13140/2.1.3816.4483

On the relevance of mesoscale transport for in-situ energy balance measurements

2014· article· en· W2272300261 sur OpenAlexaboutno aff
Matthias Mauder, Fabian Eder, Hans Peter Schmid, Ray Desjardins, Torsten Sachs, Stefan Metzger, Jörg Hartmann, Dan Yakir, Eyal Rotenberg

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscale meteorologyEddy covarianceBoundary layerEnergy balanceSensible heatAtmospheric sciencesTurbulencePlanetary boundary layerMeteorologyEnvironmental scienceTurbulence kinetic energyEddyGeologyMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesoscale transport of energy and matter between the \nsurface and the atmosphere often occurs in the form of \nnon-propagating turbulent organised structures or thermally- \ninduced circulations. Spatially resolving measurements \nare required to capture such fluxes and, thus far, airborne \nmeasurements are the only means to accomplish this. In \ncontrast, tower-based eddy-covariance measurements are \nconducted at one point and therefore inherently cannot \ncapture the total atmospheric exchange, which is recognised \nas a major contributor to the energy balance closure \nproblem. As long as there are mean vertical thermal and \nhumidity gradients in the atmospheric boundary layer, with \na higher potential temperature and specific humidity in the \nsurface layer than in the outer layer, such organised structures \nwill lead to a systematic underestimation of turbulent \nenergy fluxes from eddy-towers. Firstly, we address the \nquestion of how deep such meso-γ scale motions penetrate \ninto the surface layer. We present indications from Doppler- \nLiDAR, airborne and tower-based measurements, which \nshow that mesoscale motions can indeed be found quite \nclose to the surface, but the mesoscale effect vanishes \nwhen measurements are actually conducted within the \nroughness sublayer and when shear stress is sufficiently \nlarge to break up mesoscale contributions into smaller \neddies. This is illustrated by observations from Germany \nand Israel. Secondly, we investigate whether the common \npractice of adjusting the measured eddy tower fluxes for \nenergy balance closure by conserving the Bowen ratio is \nsupported by experimental evidence. Mesoscale and smallscale \nturbulent fluxes from four different flight campaigns \nare presented, which were carried out on board of the \nCanadian Twin Otter (National Research Council of Canada) \nand the German Polar 5 (Alfred-Wegener Institute) research \naircraft over different landscapes in Canada and Alaska.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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