An improved canopy wind model for predicting wind adjustment factors and wildland fire behavior
Notice bibliographique
Résumé
The ability to rapidly estimate wind speed beneath a forest canopy or near the ground surface in any vegetation is critical to practical wildland fire behavior models. The common metric of this wind speed is the “mid-flame” wind speed, U MF . However, the existing approach for estimating U MF has some significant shortcomings. These include the assumptions that both the within-canopy wind speed and the canopy structure are uniform with depth (z) throughout the canopy and that the canopy roughness length (z 0 ) and displacement height (d) are the same regardless of canopy structure and foliage density. The purpose of this study is to develop and assess a model of canopy wind and Reynolds stress that eliminates these shortcomings and thereby provide a more physically realistic method for calculating U MF . The present model can be used for canopies of arbitrary plant surface distribution and leaf area, and the single function that describes the within-canopy wind speed is shown to reproduce observed canopy wind speed profiles across a wide variety of canopies. An equally simple analytical expression for the within-canopy Reynolds stress, [Formula: see text], also provides a reasonable description of the observed vertical profiles of Reynolds stress. In turn, [Formula: see text] is used to calculate z 0 and d. Tests of operational performance are also discussed.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».