Spatial Characteristics of Roughness Sublayer Mean Flow and Turbulence Over a Realistic Urban Surface
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.
Notice bibliographique
Résumé
Single-point measurements from towers in cities cannot properly quantify the impact of all terms in the turbulent kinetic energy (TKE) budget and are often not representative of horizontally-averaged quantities over the entire urban domain. A series of large-eddy simulations (LES) is here performed to quantify the relevance of non-measurable terms, and to explore the spatial variability of the flow field over and within an urban geometry in the city of Basel, Switzerland. The domain has been chosen to be centered around a tower where single-point turbulence measurements at six heights are available. Buildings are represented through a discrete-forcing immersed boundary method and are based on detailed real geometries from a surveying dataset. The local model results at the tower location compare well against measurements under near-neutral stability conditions and for the two prevailing wind directions chosen for the analysis. This confirms that LES in conjunction with the immersed boundary condition is a valuable model to study turbulence and dispersion within a real urban roughness sublayer (RSL). The simulations confirm that mean velocity profiles in the RSL are characterized by an inflection point $$z_{\gamma }$$ located above the average building height $$z_\mathrm{h}$$ . TKE in the RSL is primarily produced above $$z_{\gamma }$$ , and turbulence is transported down into the urban canopy layer. Pressure transport is found to be significant in the very-near-wall regions. Further, spatial variations of time-averaged variables and non-measurable dispersive terms are important in the RSL above a real urban surface and should therefore be considered in future urban canopy parametrization developments.
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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 | 0,001 |
| 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 découle