Effect of different source terms in atmospheric boundary modelling over the complex terrain site of Perdigao
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The assessment of wind conditions in complex terrain requires the use of Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations incorporating an accurate parameterization of forest canopy effects and variable thermal stability effects. This study aims to investigate how incorporating the presence of trees can improve flow predictions. A three-dimensional steady Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations model is set up using OpenFOAM to simulate the flow over a complex terrain site comprising two parallel ridges located near Perdigão, Portugal. A 7.5 km × 7.5 km terrain of the Perdigao site is constructed from elevation data centered around a 100 m met-mast located on the northeast ridge. A 30-min averaged stationary period corresponding to near-neutral conditions on a single met-mast tower is simulated. The impact of incorporating different source terms is studied such as forest canopy, Coriolis forces as well as also buoyancy forces. The prediction capability of the models is analyzed for different groups of towers on the South-West ridge, inside the valley, and on the North-East ridge based on the flow topology. The inclusion of a canopy model is shown to improve predictions close to the ground for most of the towers, while reducing prediction accuracy on top of the ridges, illustrating the need to represent terrain heterogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».