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Aplicación del Modelo de Microescala FastEddy del NCAR a un Frente de Brisa Lacustre

Autores: Welch, Brittany M.; Horel, John D.; Sauer, Jeremy A.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Aplicación del Modelo de Microescala FastEddy del NCAR a un Frente de Brisa Lacustre


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Estudio
Entornos urbanos
Procesos de capa límite
Brisa del Gran Lago Salado
Sistema de modelado multiescala
Modelo FastEddy acelerado por GPU acoplado de NCAR

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio investiga cómo los entornos urbanos influyen en los procesos de capa límite durante el paso de una brisa del Gran Lago Salado utilizando un sistema de modelado a múltiples escalas, el modelo FastEddy (FE) acelerado por GPU acoplado de NCAR. Motivado por la necesidad de herramientas de apoyo a la decisión a escala sub-10 m para sistemas aéreos no tripulados (UAS), se utilizó el modelo FE para simular flujos turbulentos alrededor de estructuras urbanas con una resolución horizontal de 5 m en un dominio de 9 km x 9 km centrado en el Aeropuerto Internacional de Salt Lake City. FE fue anidado de manera unidireccional dentro de un dominio de Investigación y Pronóstico del Tiempo (WRF) de 1 km de resolución que abarca 400 x 400 km. Enfocado en la brisa del lago a última hora de la mañana del 3 de junio de 2022, se comparó una simulación de FE con las salidas de WRF y se validó utilizando observaciones de superficie y radar. La simulación de FE reveló un bajo flujo de calor sensible y temperaturas cercanas a la superficie frescas, atribuibles a una especificación relativamente baja de rugosidad térmica adecuada para aplicaciones de FE previamente probadas. Las características de la brisa del lago se vieron mínimamente afectadas, ya que FE resolvió eficazmente las interacciones entre la brisa del lago y los remolinos turbulentos inducidos por la urbanización, proporcionando información sobre los procesos de capa límite a escala fina. La aceleración por GPU de FE garantizó simulaciones eficientes, subrayando su potencial para ayudar en el apoyo a la decisión en operaciones de UAS en entornos urbanos complejos.

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