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Enregistrement W2408974000 · doi:10.1175/jas-d-16-0057.1

Parameterization Sensitivity and Instability Characteristics of the Maximum Sustainable Heat Flux Framework for Predicting Turbulent Collapse

2016· article· en· W2408974000 sur OpenAlexafffund
Amber M. Holdsworth, T. Rees, Adam H. Monahan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésTurbulenceK-epsilon turbulence modelInstabilityMechanicsPhysicsMaxima and minimaK-omega turbulence modelNonlinear systemStatistical physicsClassical mechanicsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A maximum sustainable heat flux (MSHF) framework for the collapse of turbulence in the stable boundary layer has been previously studied using a one-dimensional model of Couette flow with parameterized turbulent fluxes. This study further investigates the stability properties of this model and assesses the robustness of the MSHF framework for predicting turbulent collapse to the choice of turbulence parameterization. The dynamic stability properties of the system are studied through numerical analysis of linearized equations of motion, and these results are compared with numerical solutions of the fully nonlinear system. While the MSHF mechanism and the qualitative features of the equilibrium structure are robust to changes in turbulence parameterizations, important quantitative differences between the models are found. While the equilibrium structures for Businger–Dyer-type stability functions are independent of the roughness length , all of the other relations show a strong dependence on with regard to their shapes and the value of the MSHF. Equilibrium curves for some of the parameterizations exhibit multiple extrema, and transitions between stable and unstable regimes occur at extrema of the equilibrium curves in parameter space. Along the unstable branch(es), the Couette flow model has only a single unstable mode for all turbulence parameterizations considered. The MSHF framework is qualitatively robust to the choice of parameterization, but its use to predict the collapse of turbulence in the SBL is quantitatively sensitive to the turbulence scheme, especially for small values of .

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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