Complex Meteorology over a Complex Mining Facility: Assessment of Topography, Land Use, and Grid Spacing Modifications in WRF
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) Model is evaluated in predicting the meteorological conditions over a complex open-pit mining facility in northern Canada in support of more accurate operational reporting of area-fugitive greenhouse gas emission fluxes from such facilities. WRF is studied in a series of sensitivity tests by varying topography, land use, and horizontal and vertical grid spacings to arrive at optimum configurations for reducing modeling biases in comparison with field meteorological observations. Overall, WRF shows a better performance when accounting for the mine topography and modified land use. As a result, the model biases reduce from 1.10 to 0.08 m s −1 , from 1.04 to 0.50 m s −1 , from 0.98 to 0.32 K, and from 45.7 to 17.3 W m −2 , for near-surface wind speed, boundary layer wind speed, near-surface potential temperature, and turbulent sensible heat flux, respectively. Refining the model horizontal and vertical grid spacings results in bias reductions from 3.31 to 0.08 and from 0.80 to −0.11 m s −1 for near-surface and boundary layer wind speeds, respectively. The simulation results also agree with previous observations of meteorological effects on enclosed Earth depressions, characterized by formation of a cool pool of air, reduced wind speeds, and horizontal wind circulations at the bottom of the depression under thermally stable conditions. The results suggest that such configurations for WRF are necessary to arrive at more accurate meteorological predictions over complex open-pit mining terrains with similar features.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».