MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113896671 · doi:10.18280/mmep.070402

Determination of Wind Pattern Inside an Urban Area Through a Mesoscale-Microscale Approach

2020· article· en· W3113896671 sur OpenAlexvenueno aff
Nicola Germano, Camilla Lops, Sergio Montelpare, Guido Camata, Renato Angelo Ricci

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscale meteorologyMicroscale chemistryMM5TerrainAnemometerMeteorologyGeologyRoot mean squareSoftwareEnvironmental scienceWind speedGeographyComputer sciencePhysicsMathematicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper aims to expose the Mesoscale-Microscale numerical approach adopted for studying the air fluxes inside an urban area located in the city of Pescara (Italy). The data, recorded by a real anemometer, are compared with three Mesoscale models (Pleim-Xiu, Blackadar and MRF-LSM), each of them presents five nested domains. On the bases of the monthly values of Root Mean Square Error, BIAS and Standard Deviation, the most accurate mesoscale model is identified and evaluated. On the Microscale side, instead, two cylindrical domains are studied. The first model considers only the topography of the terrain, whereas the other also adds the buildings present inside the investigated area. The domains, with a diameter of 6 [km] and a height equal to 0.5 [km], are studied by assuming the incoming wind from four different directions. Comparisons are then made among wind speeds and directional inflows obtained from the two models. Mesoscale analyses are carried out with the weather forecast software MM5, and Microscale simulations are performed with the commercial software STAR-CCM+.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Modelling and Engineering ProblemsMême sujetWind and Air Flow StudiesTravaux en français237 207