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Enregistrement W4393999866 · doi:10.5194/gmd-17-2525-2024

A one-dimensional urban flow model with an eddy-diffusivity mass-flux (EDMF) scheme and refined turbulent transport (MLUCM v3.0)

2024· article· en· W4393999866 sur OpenAlexaff
Negin Nazarian, Melissa Hart, E. Scott Krayenhoff, Alberto Martilli

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteAustralian GovernmentClimate ExtremesNational Computational Infrastructure
Mots-clésEddy diffusionTurbulenceFlux (metallurgy)Mass transportMass fluxMechanicsLarge eddy simulationFlow (mathematics)Thermal diffusivityMeteorologyStatistical physicsPhysicsTurbulent diffusionEnvironmental scienceMaterials scienceThermodynamicsEngineering physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In recent years, urban canopy models (UCMs) have been used as fully coupled components of mesoscale atmospheric models as well as offline tools to estimate temperature and surface fluxes using atmospheric forcings. Examples include multi-layer urban canopy models (MLUCMs), where the vertical variability of turbulent fluxes is calculated by solving prognostic momentum and turbulent kinetic energy (TKE, k) using mixing length scale (l) and drag parameterizations. These parameterizations are based on the well-established 1.5-order k−l turbulence closure theory and are often informed by microscale fluid dynamics simulations. However, this approach can include simplifications such as assuming the same diffusion coefficient for momentum, TKE, and scalars. In addition, the dispersive stresses arising from spatially averaged flow properties have been parameterized together with the turbulent fluxes despite being controlled by different mechanisms. Both of these assumptions impact the quantification of the turbulent exchange of flow properties and subsequent air temperature predictions in urban canopies. To assess these assumptions and improve corresponding parameterization, we analyzed 49 large-eddy simulations (LES) for idealized urban arrays, encompassing variable building height distributions and a comprehensive range of urban densities (λp∈[0.0625,0.64]) seen in global cities. We find that the efficiency of turbulent transport (numerically described via diffusion coefficients) is similar for scalars and momentum but is 3.5 times higher for TKE. Additionally, parameterizing the dispersive momentum flux using the k−l closure was a source of error, while scaling with the pressure gradient and urban morphological parameters appears more appropriate. In response to these findings, we propose two changes to the previous version of MLUCM: (a) separate characterization for turbulent diffusion coefficient for momentum and TKE and (b) introduction of an explicit physics-based “mass-flux” term to represent the fraction of the dispersive momentum transport directly induced from buildings as an amendment to the existing “eddy-diffusivity” framework. The updated one-dimensional model, after being tuned for building height variability, is further compared against the original LES results and demonstrates improved performance in predicting vertical turbulent exchange in urban canopies.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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