UrbanTALES: A Large-Eddy Simulation Dataset for Urban Canopy Layer Turbulence and Parameterization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The urban canopy layer (UCL) exhibits complex, heterogeneous flow patterns shaped by urban geometry. Traditionally, research has relied on microscale simulations over limited and often idealized building arrays, leaving a need for more extensive datasets to capture the dynamics across diverse urban neighborhoods. Responding to this gap, we developed an extensive dataset, known hereafter as Urban Turbulence Analyses from Large-Eddy Simulations (UrbanTALES), based on state-of-the-art large-eddy simulations (LESs) over 538 urban layouts (generated using over 3 000 000 CPU hours and 35 TB of storage) with both idealized and realistic configurations. Realistic urban neighborhood configurations were obtained from major cities worldwide, incorporating wide variations in building plan area densities [0.06–0.64] and height distributions [4–50 m]. Idealized urban arrays, on the other hand, include two commonly studied configurations (aligned and staggered building arrays), featuring both uniform and variable height scenarios along with oblique wind directions. UrbanTALES offers canopy-averaged flow data as well as 2D and 3D flow fields tailored for different applications in urban climate research such as the development and testing of urban canopy models. The dataset provides time-averaged wind flow properties, as well as second- and third-order flow moments that are critical for understanding turbulent processes in the UCL. Here, we describe the UrbanTALES dataset and its applications, noting the unique opportunity to use high-fidelity simulated flow in realistic urban neighborhoods to 1) revisit neighborhood-scale urban canopy parameterizations in various climate models and 2) inform in-canopy flow and turbulent analyses in complex urban configurations. UrbanTALES is openly available at https://urbantales.climate-resilientcities.com/ and can be extended to incorporate future LES datasets in the field. Significance Statement The urban canopy layer plays a crucial role in shaping urban climate, yet its complexity has often been oversimplified due to limited datasets. To address this, we developed Urban Turbulence Analyses from Large-Eddy Simulations (UrbanTALES), an open-access dataset based on high-resolution large-eddy simulations (LESs) over 538 urban configurations, including both real-world neighborhoods and idealized building layouts. With detailed flow fields and turbulence statistics, UrbanTALES provides a new foundation for improving urban canopy models, turbulence studies, and informing weather/climate simulations over cities. By making it openly available, we aim to foster collaboration and encourage future extensions that enhance our understanding of urban airflow.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».