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Enregistrement W2989106239 · doi:10.1137/18m121914x

A Mass-Conservative Temporal Second Order and Spatial Fourth Order Characteristic Finite Volume Method for Atmospheric Pollution Advection Diffusion Problems

2019· article· en· W2989106239 sur OpenAlexfundno aff
Kai Fu, Dong Liang

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Scientific Computing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAdvectionFinite volume methodDiscretizationInterpolation (computer graphics)MathematicsDiffusionTemporal discretizationApplied mathematicsMeteorologyMathematical analysisMechanicsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a mass-conservative temporal second order and spatial fourth order characteristic finite volume method (MC-T2S4-CFVM) for solving atmospheric pollution advection diffusion problems is developed. While the characteristics tracking is applied to treat the advection term, we use conservative interpolation to treat the advective integrals over the irregular tracking volume cells at the previous time level. A temporal second order discretization by averaging along the characteristics is proposed for the diffusion term, where the diffusion fluxes are approximated by high order spatial discrete operators that provide continuity of the discrete fluxes across the edges of volume cells and tracking volume cells. The developed characteristic finite volume method is mass conservative and has fourth order accuracy in space and second order accuracy in time. Numerical tests of Gaussian pulse moving verify the temporal and spatial accuracies of MC-T2S4-CFVM as well as the mass-conservative property. The proposed scheme has much better accuracy over the classical characteristic schemes. Computational results of transporting a square of concentration 1 show the high accuracy of MC-T2S4-CFVM in preserving mass and volume. Atmospheric pollution simulations are further carried out by using the MC-T2S4-CFVM. Test results of local emission simulation exhibit the big impact of East Asian monsoon winds on the transport of local emission. The predicted results of PM$_{2.5}$ concentrations in the realistic simulation are consistent with observed data in three metropolitan municipalities and the capitals of seven provinces in China. Investigating through the time series of wind vectors and PM$_{2.5}$ concentration, the influence of wind transport has been numerically observed on the air quality of the cities and provinces. The developed high order mass-conservative characteristic method can be used to solve the large scale atmospheric pollution problems in real-world applications.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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