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Enregistrement W2922435573 · doi:10.1175/jas-d-18-0312.1

Turbulent Collapse and Recovery in the Stable Boundary Layer Using an Idealized Model of Pressure-Driven Flow with a Surface Energy Budget

2019· article· en· W2922435573 sur OpenAlexafffund
Amber M. Holdsworth, Adam H. Monahan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeostrophic windTurbulenceMechanicsPressure gradientBoundary layerEnergy budgetPlanetary boundary layerFlow (mathematics)Surface pressureTurbulence kinetic energyGeologyMeteorologyAtmospheric sciencesEnvironmental sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evolution of the stable boundary layer is simulated using an idealized single-column model of pressure-driven flow coupled to a surface energy budget. Several commonly used parameterizations of turbulence are examined. The agreement between the simulated wind and temperature profiles and tower observations from the Cabauw tower is generally good given the simplicity of the model. The collapse and recovery of turbulence is explored in the presence of a large-scale pressure gradient, but excluding transient submesoscale atmospheric forcings such as internal waves and density-driven currents. The sensitivity tests presented here clarify the role of both rotation and the surface energy budget in the collapse and recovery of turbulence for the pressure-driven dry stable boundary layer (SBL). Conditions of stability are affected strongly by the geostrophic winds, the cloud cover, and the thermal conductivity of the surface. Inertial oscillations and the subsurface temperature have a weaker influence. Particularly noteworthy is the relationship between SBL regime and the relative importance of the terms in the surface energy budget.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
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'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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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