Ligurian Downslope Winds Assessed Using LiDAR Scanner for the Safety Management of Port Areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe weather conditions may affect the structural integrity of buildings and infrastructures in port areas. Recommendations provided in international codes are currently based on the quasi-steady atmospheric boundary layer (ABL) winds which are not entirely representative of all the winds that may occur in the lower atmosphere. For example, ABL winds are often characterized by a lower mean wind velocity near the ground compared to other types of winds such as downbursts, tornadoes, and downslope winds (DWs). DWs develop when cold air flows over a mountain ridge with a steep lee slope, where the orographic wave breaking commonly occurs, and the cold air further slides down the mountain. DWs are well-known to occur all over the world. Thus, investigating the nature of DWs is mandatory to improve the current standards and safely management procedures of port infrastructure and operations. In this study, a measurement campaign was carried out using the LiDAR installed in the Port of Genoa to analyze DWs descending from the Apennines to the Ligurian coastline through the Turchino Valley. LiDAR scans were conducted from December 2024 to early March 2025, when DWs occur more frequently. RHI and PPI scans were carried out during six strong DW events using azimuthal angles from 295° to 330°, scanning elevations from 0° to 15°, range gates from 0.3 to 14.3 km, and 100 m resolution. The representative results of the studied DW events are presented here.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».