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Modelos Rápidos para Predecir la Dispersión de Contaminantes dentro de Canopias Urbanas

Autores: Wang, Huanhuan; Furtak-Cole, Eden; Ngan, Keith

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Modelos Rápidos para Predecir la Dispersión de Contaminantes dentro de Canopias Urbanas


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Modelo de dispersión de contaminantes rápido
Copas urbanas
Perfiles de viento medio
Difusión turbulenta
Ecuación de advección-difusión

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se desarrolla un modelo de dispersión de contaminantes rápido para canopies urbanos al acoplar perfiles de viento medio a una parametrización de difusión turbulenta y resolver la ecuación de advección-difusión dependiente del tiempo. Se investiga el rendimiento de una representación simplificada y de grano grueso del campo de velocidad. Se predicen perfiles de viento medio promediados espacialmente dentro de regiones de promediado local o unidades repetitivas al resolver la ecuación de Poisson tridimensional para un conjunto de láminas de vórtices discretos. Para cada región de promediado, la difusión turbulenta se parametriza en términos del perfil de viento medio utilizando constantes empíricas derivadas de simulaciones de grandes remolinos (LES). Se obtienen resultados casi idénticos ya sea que las fluctuaciones turbulentas se especifiquen explícitamente o se use una difusividad efectiva en su lugar: cualquiera de las versiones del modelo de dispersión rápida muestra un mejor acuerdo con LES que el modelo de pluma gaussiana (por ejemplo, el error cuadrático medio normalizado dentro del canopy es varias veces menor). Las estadísticas de escala pasiva para un arreglo de edificios cúbicos regulares muestran un mejor acuerdo con LES cuando los perfiles de viento varían en la horizontal. La implementación actual es aproximadamente 50 veces más rápida que LES. Con su combinación de eficiencia computacional y precisión moderada, el modelo rápido puede ser adecuado para aplicaciones críticas en tiempo, como la modelización de dispersión en emergencias.

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