Representing the effects of building height variability on urban canopy flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We conducted large‐eddy simulations over 98 urban arrays with varying building densities and height distributions. Compared with uniform‐height urban arrays, the influence of height variability on urban flow is pronounced and acts differently in two idealized urban configurations: the low buildings induce higher wind speed and stronger turbulence over staggered arrays but act inversely over aligned building configurations. The flow motions around tall buildings generate strong dispersive fluxes, which are sometimes of similar magnitude to the turbulent momentum flux and responsible for a persistent isolated roughness flow pattern in the upper canopy regardless of the urban density. Tall buildings further contribute disproportionately to the form drag of the urban surface, reaching up to 3.9 times the form drag induced by buildings of height equal to the average building height, in dense layouts. The flow inflection points—that is, the largest wind‐speed gradient that defines the aerodynamic interface between the urban canopy flow and the surface layer flow above—are found to be displaced to the maximum building height if less than 25% of buildings are below the mean building height. These findings provide critical insight for the development of urban canopy models, where the impacts of height variability on flow are often linked to the vertical variation in urban density alone. To address this deficiency, we provide a case study that considers the drag amplification due to the impact of vertical urban structures in the urban canopy model, enabling high‐resolution regional climate models to reproduce urban air flows better.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».