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Enregistrement W4408221868 · doi:10.1063/5.0255845

Time-frequency vortex characterization in large-scale experimental downbursts

2025· article· en· W4408221868 sur OpenAlexafffundabout
Federico Canepa, Hao-Yu Bin, Stefano Brusco

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeCanada Foundation for Innovation
Mots-clésOutflowThunderstormPhysicsVortexMeteorologyTurbulenceTemporal resolutionGeophysicsGeologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thunderstorms are severe atmospheric events with dramatic impacts on the Earth's surface. Among their various effects, downburst winds are especially significant, comprising a descending cold downdraft from the thunderstorm cloud and a horizontal outflow upon ground impact. The primary vortex dominates this flow in both stages, producing the highest near-ground velocities and forces. Due to the spatial and temporal transience of downbursts, experimental replication in specialized laboratories is essential for accurately investigating their dynamics. While traditional velocity measurements with Cobra probes offer high temporal resolution and a good spatial depiction of storm evolution through strategic instrument positioning and experimental repetitions, they often lack insights into the geometric and energetic characteristics of vortex structures and their correlation with recorded velocity signals. This paper addresses this gap through a time-frequency analysis of an extensive dataset of experimental downburst signals obtained at the WindEEE Dome simulator, Western University, Canada. The experimental configurations include isolated stationary downbursts, interactions with horizontal background wind within the atmospheric boundary layer, and effects of cloud motion on outflow patterns. The resulting asymmetry in horizontal outflow near the ground is captured through multiple Cobra probes positioned radially and azimuthally in the testing chamber. The continuous wavelet transform technique is applied to track the temporal evolution of energy content in downburst winds across the different simulated scenarios.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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