A Comparison of Equilibrium and Time-Evolving Approaches to Modeling the Wind Profile under Stable Stratification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the authors contrast the modeling of the wind profile under stable stratification considering both equilibrium (i.e., constant in time) and time-evolving frameworks, as well as one-dimensional (1D) and 3D approaches. The models considered include an equilibrium-based single-column model (SCM), a time-evolving SCM, and a time-evolving 3D mesoscale model. Data obtained from the Cabauw meteorological tower in the Netherlands over a 10-yr period are used to drive the models and to assess model performance. First, a composite dataset of low-level jet (LLJ) case studies was used to demonstrate the ability of the time-evolving SCM and the mesoscale model to accurately simulate the evolving stratification, the inertial oscillation, and the LLJ. The equilibrium SCM did not accurately simulate the LLJ case studies. The mean performances of the different models in different stability classes over the 10-yr period were then compared. Both the equilibrium and time-evolving SCMs were found to overestimate wind speeds in weakly and moderately stable conditions because of the influence of an internal boundary layer but were found to be more accurate in the higher-stability classes. Frequent model breakdown and the tendency to underestimate stratification limited the usefulness of the equilibrium SCM. Despite its various limitations and simplified physics, the time-evolving SCM approach is found to perform comparably to the mesoscale model while using a fraction of the computational cost but requiring local observations. Consequently, an SCM approach may be useful in the context of commercial wind resource assessment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».