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17.11 : Flux de la canopée - Géosciences


La couche de feuilles ou d'aiguilles d'une culture ou d'une forêt est appelée canopée. Les vents moyens dans l'espace aérien entre ces couvert végétal ou alors forêt-canopée obstacles est le flux de la canopée.

Juste au-dessus du sommet de la canopée, le débit est approximativement logarithmique avec la hauteur (Fig. 17.40a). Pour des conditions statiquement neutres dans la couche de surface :

( egin{align}
&M=frac{u_{*}}{k} ln left(frac{z-d}{z_{o}-d} ight)
& exte { pour } z geq h_{c}
ag{17.53}end{align})

où M est la vitesse du vent, z est la hauteur au-dessus du sol, u* est la vitesse de frottement (une mesure de la force de traînée par unité de surface du sol), k 0,4 est le constante de von Karman, d est le distance de déplacement (0 d ≤ hc) et zo est le longueur de rugosité, pour une hauteur moyenne au sommet de la canopée de hc.

Si vous pouvez mesurer la vitesse réelle du vent M à 3 hauteurs ou plus z à moins de 20 m au-dessus du sommet de la canopée, vous pouvez utiliser la procédure suivante pour trouver d, zo, et u* : (1) utilisez une feuille de calcul pour tracer vos valeurs M sur un axe horizontal linéaire par rapport à leurs valeurs [z–d] sur un axe vertical logarithmique ; (2) expérimentez avec différentes valeurs de d jusqu'à ce que vous trouviez celle qui aligne vos points de vent sur une ligne droite ; (3) extrapolez cette ligne droite à M = 0, et notez l'intersection résultante sur l'axe vertical, qui donne la longueur de rugosité zo. Enfin, (4) choisissez n'importe quel point exactement sur la ligne tracée, puis insérez ses valeurs M et z, ainsi que les d et zo valeurs juste trouvées, pour calculer u* en utilisant l'éq. (17.53).

Si vous ne disposez pas de mesures de la vitesse du vent au-dessus du sommet de la canopée, vous pouvez utiliser les approximations brutes suivantes pour estimer les paramètres nécessaires : d 0,65·hc et zo 0,1·hc. Les méthodes pour estimer u* sont données dans le chapitre Boundary-Layer.

La vitesse moyenne du vent à la hauteur moyenne du sommet de la canopée est Mc. Pour les approximations brutes ci-dessus, nous trouvons que Mc 3,13 u*.

Dans les 3/4 supérieurs de la canopée, une formule exponentielle décrit le profil M moyen de la vitesse du vent :

( egin{align} M=M_{c} cdot exp left[a cdotleft(frac{z}{h_{c}}-1 ight) ight] quad ext { pour } 0.5 h_{c} leq z leq h_{c} ag{17.54}end{align})

où a est un coefficient d'atténuation qui augmente avec l'augmentation de la surface foliaire et diminue à mesure que la distance moyenne entre les plantes individuelles augmente. Les valeurs typiques sont : a ≈ 2,5 - 2,8 pour l'avoine et le blé ; 2,0 - 2,7 pour le maïs mûr; 1.3 pour les tournesols ; 1,0 - 1,1 pour les mélèzes et les petits arbres à feuillage persistant ; et 0,4 pour un verger d'agrumes. Les vitesses exponentielle et log-vent correspondent au sommet moyen de la canopée hc.

Pour une forêt avec un espace de tronc relativement ouvert (c'est-à-dire uniquement les troncs d'arbres sans beaucoup de feuilles, de branches ou de sous-bois plus petits), l'équation précédente échoue. Au lieu de cela, une faible vitesse relative maximale du vent peut se produire (Fig. 17.40b). Dans de telles forêts, si la canopée est très dense, le flux sous-canopée (espace du tronc) peut être relativement déconnecté du flux au-dessus de la cime des arbres. De faibles flux catabatiques peuvent exister dans l'espace du tronc jour et nuit.

Exemple d'application (§)

Compte tenu de ces mesures de vent sur une culture de maïs de 2 m de haut : [z (m), M (m s–1)] = [5, 3,87] , [10, 5,0] , [20, 6,01]. Trouvez la distance de déplacement, la longueur de rugosité et la vitesse de frottement. Si le coefficient d'atténuation est de 2,5, tracez la vitesse du vent M en fonction de la hauteur sur 0,5 m z ≤ 5 m.

Trouve la réponse

Étant donné : hc =2m, [z (m), M (m s–1)] énumérés ci-dessus, a = 2,5.

Trouver : d = ? m, zo = ? m, u* = ? Mme–1, et tracer M en fonction de z.

Devinez d = 0 et tracez M en fonction du log(z–d) sur une feuille de calcul. Ce d est trop petit (voir graphique ci-dessous), car la courbe est concave vers le haut. Devinez d = 4, ce qui est trop grand, car la courbe est concave vers le bas. Après d'autres suppositions (certaines non illustrées), je trouve que d = 1,3 m donne la ligne la plus droite.

Ensuite, extrapolez sur le graphique semi-log à M = 0, ce qui donne une interception de zo = 0,2 m.

Résoudre l'éq. (17.53) pour u* = k·M/ln[(z–d)/zo]

u* = 0,4 (5 m s–1)/ln[(10–1.3)/0.2] = 0,53 milliseconde–1

Résoudre l'éq. (17.53) pour Mc à z = hc = 2 m :

Mc = [(0,53 m s–1)/0,4] · ln[(2–1,3 m)/0,2] = 1,66 m s–1

Utilisez l'éq. (17.54) pour trouver M pour une plage de hauteurs inférieures à hc, et utilisez l'éq. (17.53) pour les hauteurs supérieures à hc:

Vérifier: La forme de la courbe semble raisonnable.

Exposition: Pour cet exercice, zo = 0,1 hc, et d = 0,65 hc. A savoir, les approximations brutes sont OK.

L'ensemble des bâtiments et des arbres qui composent une ville est parfois appelé un auvent urbain. Ces obstacles provoquent une moyenne vent de canopée similaire à celui des forêts et des cultures (Fig. 17.40a).

Cependant, les vents à n'importe quel endroit de la ville peuvent être très différents. Par exemple, les couloirs de rue entre les immeubles de grande hauteur peuvent canaliser un écoulement similaire à l'écoulement dans les vallées étroites. C'est pourquoi ces couloirs sont parfois appelés canyons urbains. De plus, les bâtiments plus hauts peuvent dévier vers la surface certains des vents les plus rapides en altitude. Cela provoque des vitesses de vent et des rafales beaucoup plus élevées près de la base des immeubles de grande hauteur que près de la base des immeubles plus courts.

Les villes peuvent être de 2 à 12 °C plus chaudes que la campagne environnante, un effet appelé îlot de chaleur urbain (UHI, Fig. 17.41). Les raisons incluent l'abondance de béton, de verre et d'asphalte, qui captent et stockent la chaleur solaire pendant la journée et réduisent le refroidissement IR la nuit. De plus, les zones de végétation sont réduites dans les villes et les eaux de pluie sont évacuées par les égouts pluviaux. Par conséquent, il y a moins de refroidissement par évaporation. De plus, la consommation de carburant et d'électricité des habitants de la ville ajoute de la chaleur via le chauffage, la climatisation, l'industrie et les transports.

La différence de température entre la ville et la campagne ∆TUHI est maximale pendant les nuits claires et calmes, car la ville reste chaude tandis que les zones rurales se refroidissent considérablement en raison du rayonnement infrarouge vers l'espace. Les plus grandes valeurs ∆TUHI_ max se produisent près du centre-ville (Fig. 17.42), à l'emplacement de la plus grande densité de bâtiments élevés et de rues étroites. Pour les nuits claires et calmes, cette relation est décrite par

( egin{align} Delta T_{U H I_{-} max} approx a+b cdot ln (H / W) ag{17.55}end{align})

où a = 7,54°C et b = 3,97°C. H est la hauteur moyenne (m) des bâtiments du centre-ville, W est la largeur moyenne (m) des rues au même endroit et H/W est sans dimension.

La différence de température est beaucoup plus petite pendant la journée. En moyenne sur une année (y compris les périodes venteuses et nuageuses d'UHI minimal), le ∆T moyenUHI au centre-ville n'est que de 1 à 2°C.

Pendant les périodes de beau temps et de vents légers à l'échelle synoptique, la ville chaude peut générer des circulations similaires aux brises de mer, avec un afflux d'air rural à basse altitude vers la ville et une montée d'air au-dessus des parties les plus chaudes de la ville. Ces circulations peuvent renforcer les nuages ​​et déclencher ou renforcer des orages au-dessus et sous le vent de la ville. Avec des vents légers à modérés, la zone UHI est asymétrique, s'étendant beaucoup plus loin de la ville dans la direction sous le vent (Fig. 17.41), et les effluents (chaleur, pollution de l'air, odeurs) de la ville peuvent être observés sous le vent comme un panache urbain (Fig. 17.43).


Épiphytes arboricoles à l'interface sol-atmosphère : à quelle fréquence les plus grands « seaux » de la canopée sont-ils vides ?

1/3 de leur temps à l'état sec (0&ndash10% de la capacité de stockage d'eau). Même les données des sites de forêt nuageuse du Costa Rica ont révélé que la communauté d'épiphytes n'était saturée que 1/3 du temps et que le stockage interne de l'eau dans les feuilles était suffisamment dynamique dans le temps pour aider à l'interception des précipitations. L'analyse des épi-sols associés aux épiphytes a en outre révélé à quel point le seau d'épiphytes s'est vidé et même les sols de la canopée étaient souvent saturés à <50% (29&ndash53% de tous les jours observés). Les résultats montrent clairement que le seau d'épiphytes est plus dynamique qu'on ne le pense actuellement, ce qui mérite des recherches supplémentaires sur les rôles des épiphytes dans l'interception des précipitations, la redistribution à la surface et la composition chimique des eaux de précipitation &ldquonet&rdquo atteignant la surface.


Composition ou configuration du paysage : qu'est-ce qui contribue le plus aux débits et variations hydrologiques du bassin versant ?

La composition et la configuration du paysage déterminent la génération et l'échange de débits d'eau entre les différentes parcelles de paysage et peuvent affecter les débits et les variations hydrologiques du bassin versant. Cependant, la mauvaise compréhension des effets des modèles de paysage sur les processus hydrologiques limite la mise en œuvre de pratiques de planification et de gestion du paysage pour réguler les ressources en eau des bassins versants au niveau pratique.

Objectifs

Les objectifs sont de déterminer la relation entre la configuration du paysage et les débits et variations hydrologiques, et de comparer les contributions de la composition et de la configuration du paysage aux débits et variations hydrologiques.

Méthodes

Les modèles de paysage ont été quantifiés et les débits et variations hydrologiques ont été observés dans un bassin versant subtropical chinois avec dix sous-bassins au cours de la période 2011-2017. La relation entre la composition, la configuration et les débits et variations hydrologiques du paysage a été analysée par corrélation de Pearson, et leurs contributions relatives ont été déterminées par l'analyse de partitionnement de la variance.

Résultats

La composition et la configuration du paysage étaient significativement corrélées avec les débits et variations directs et directs des cours d'eau, dont un degré élevé de fragmentation augmentait les débits des cours d'eau et de base, la grande complexité des formes aggravait la volatilité du débit des cours d'eau, l'agrégation élevée des parcelles avait un impact négatif sur les cours d'eau, directs et les débits de base, et une régularité élevée des parcelles et une richesse plus faible ont augmenté les débits des cours d'eau et de base. Les indices de composition et de configuration du paysage pourraient être utilisés pour prédire efficacement les débits et les variations hydrologiques.

Conclusion

La configuration du paysage avait une plus grande contribution que la composition du paysage aux débits et variations hydrologiques des bassins versants subtropicaux, et l'optimisation de la configuration du paysage pourrait améliorer notre capacité de régulation et notre capacité de gestion et d'utilisation des ressources en eau des bassins versants subtropicaux au niveau pratique.


Modélisation de la dynamique tige-eau d'une forêt amazonienne

Binyan Yan, Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Binyan Yan, Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Division des sciences informatiques et de l'ingénierie et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX

Binyan Yan, Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Binyan Yan, Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

Jackson School of Geosciences, Université du Texas à Austin, Austin, TX

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Division des sciences de l'environnement et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

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Division des sciences informatiques et de l'ingénierie et Institut des sciences du changement climatique, Laboratoire national d'Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Abstrait

Un nouveau modèle tige-eau a été développé pour capturer la dynamique du stockage tige-eau et sa contribution à la transpiration quotidienne. Le module a été intégré au Community Land Model (CLM), où il a été utilisé pour tester la sensibilité du modèle à la teneur en eau de la tige pour un site de forêt tropicale à feuilles persistantes en Amazonie, c'est-à-dire le site de covariance turbulente BR-Sa3. Avec l'inclusion du stockage d'eau de tige, le CLM a produit un flux de chaleur latente de saison sèche plus important qui était plus proche des observations, facilité par un accès plus facile de la canopée à une source d'eau de tige à proximité, plutôt que de dépendre uniquement de l'eau du sol. La teneur en eau de tige simulée a également montré des variations saisonnières d'amplitude, ainsi que des variations saisonnières du débit de sève. On estime que l'eau de tige stockée d'un seul arbre mature contribue de 20 à 80 kg/jour à la transpiration pendant la saison des pluies et de 90 à 110 kg/jour pendant la saison sèche, remplaçant ainsi partiellement l'eau du sol et maintenant la transpiration des plantes pendant la saison sèche. saison sèche. Pendant la journée, la teneur en eau de la tige diminuait à mesure que l'eau était extraite pour la transpiration le matin, puis rechargée à partir de l'eau du sol à partir de l'après-midi et pendant la nuit. Il a également été démontré que la décharge et la recharge dynamiques du stockage des tiges sont régulées par de multiples facteurs environnementaux. Notre étude indique que l'inclusion de la capacité des tiges dans le CLM améliore considérablement les simulations des modèles de flux d'eau et de chaleur en saison sèche, en termes à la fois d'amplitude et de calendrier.

Graphique S1. Valeurs maximales du flux de chaleur latente sur une base quotidienne pour les trois mois de la saison sèche 2002. Le bas et le haut de la case représentent les quartiles inférieur et supérieur (25e et 75e centile), la barre centrale indique la médiane. Les deux extrémités des moustaches indiquent un intervalle de confiance à 95%.

Graphique S2. Identique à la figure S1 mais pour le flux de chaleur sensible.

Graphique S3. Le début et l'ampleur de l'hystérésis entre les flux de sève de base et de canopée en septembre 2002. Les valeurs de la figure sont une moyenne mensuelle.

Graphique S4. Identique à la figure S3 mais pour octobre 2002.

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17.11 : Flux de la canopée - Géosciences

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Abstrait

Cet article présente les résultats d'expériences dans un grand canal sur l'atténuation des vagues et du débit par un système artificiel à grande échelle. Posidonie océanique prairie d'herbes marines en eau peu profonde. La hauteur des vagues et les flux induits par les vagues dans la canopée ont été réduits par la prairie dans toutes les conditions de vagues régulières et irrégulières testées, et ont été affectés par la densité des herbiers, la submersion et la distance par rapport au bord d'attaque. L'énergie des ondes irrégulières était réduite à toutes les composantes des spectres, mais la réduction était plus importante à la fréquence spectrale de pointe. Les facteurs de dissipation d'énergie étaient les plus importants pour les vagues avec de petites amplitudes orbitales et à faible nombre de Reynolds. Un modèle empirique, couramment appliqué pour prédire les facteurs de frottement par les lits rugueux, s'est avéré applicable à la P. océanique lit. Cependant, aux nombres de Reynolds les plus bas, sous des vagues irrégulières, les données s'écartaient considérablement du modèle. De plus, la dissipation du flux induite par les vagues dans la partie inférieure de la canopée augmentait avec l'augmentation de l'amplitude orbitale des vagues et l'augmentation de la densité des mimiques. L'analyse des spectres d'écoulement induits par les vagues confirme cette tendance : la réduction de l'écoulement était la plus importante au niveau de la composante à plus longue période des spectres. Enfin, nous discutons des implications de ces résultats pour la dynamique des sédiments et le rôle de P. océanique lits en protégeant le rivage de l'érosion.

Points forts

► Tests grandeur nature avec Posidonie océanique indiquent que les herbiers réduisent l'énergie des vagues et les flux induits par les vagues. ► Facteurs de dissipation d'énergie produits par la décroissance de la canopée submergée avec l'amplitude orbitale des vagues. ► La dissipation d'énergie peut être prédite par des formules empiriques existantes et la rugosité de la canopée peut être estimée. ► La réduction du débit induite par les vagues dans la canopée augmente avec l'augmentation de l'amplitude orbitale des vagues et avec l'augmentation de la période de la composante du spectre de l'écoulement. ► Effets de la densité des plantes, taux de submersion (hs/) et la distance du bord d'attaque ont été analysés.


Les jets de basse altitude et le drainage au-dessus de la canopée comme causes d'échanges turbulents dans la couche limite nocturne

Abstrait. Des mesures de Sodar (Sound Detection And Ranging), de covariance de Foucault et de profil de tour de la vitesse du vent et du dioxyde de carbone ont été effectuées pendant 17 nuits consécutives sur un terrain complexe dans le nord de Taïwan. La portée de l'étude était d'identifier les causes des événements de turbulence intermittents et d'analyser leur importance dans les échanges atmosphère-biosphère nocturnes tels que quantifiés par des mesures de covariance de Foucault. Si l'intermittence se produit fréquemment sur un site de mesure, ce processus doit être quantifié afin d'obtenir des valeurs fiables pour les caractéristiques de l'écosystème telles que l'échange net de l'écosystème ou la production primaire nette.

Quatorze événements de turbulence intermittente ont été identifiés et classés en écoulements de drainage au-dessus de la canopée (ACDF) et en jets de basse altitude (LLJ) en fonction de la hauteur du maximum de vitesse du vent. Les périodes de turbulences intermittentes duraient entre 30 et 110 min. Vers la fin des événements LLJ ou ACDF, des vitesses de vent verticales positives et, dans certains cas, des écoulements ascendants se sont produits, contrecarrant le régime général d'écoulement pendant la nuit. Les observations suggèrent que les LLJ et les ACDF pénètrent profondément dans le bassin d'air froid de la vallée, où ils subissent une forte flottabilité en raison des différences de densité, entraînant soit des écoulements ascendants, soit des vents verticaux ascendants.

La turbulence s'est avérée plus forte et mieux développée pendant les LLJ et les ACDF, avec des données de covariance de Foucault présentant une meilleure qualité. Cela a été particulièrement indiqué par l'analyse spectrale de la vitesse verticale du vent et le test en régime permanent pour la série chronologique de la vitesse verticale du vent en combinaison avec la composante horizontale du vent, la température et le dioxyde de carbone.

Des flux significativement plus élevés de chaleur sensible, de chaleur latente et de contrainte de cisaillement se sont produits pendant ces périodes. Pendant les LLJ et les ACDF, les flux de chaleur sensible, de chaleur latente et de CO2 étaient pour la plupart unidirectionnels. Par exemple, des flux de chaleur sensible exclusivement négatifs se sont produits en présence de turbulences intermittentes. Les flux de chaleur latente étaient majoritairement positifs pendant les LLJ et les ACDF, avec une valeur médiane de 34 W m −2 , alors qu'en dehors de ces périodes la médiane était de 2 W m −2 . En conclusion, les périodes de turbulences intermittentes ont un fort impact sur les flux d'énergie et de masse nocturnes.


Charge de vent de toit monopente

RE : Charge de vent sur le toit monopente

RE : Charge de vent sur le toit monopente

Le commentaire indique que pour les toits de bâtiments ouverts avec une surface supérieure et inférieure, le coefficient de pression doit être séparé pour l'effet des pressions supérieure et inférieure, ou de manière conservatrice, chaque surface pourrait être conçue en utilisant le coefficient de pression complet. Je ne connais aucun guide publié sur la façon de séparer les pressions, mais voici comment je l'ai fait :

1. Calculez la pression du vent à l'aide du coefficient de pression « Clear Wind Flow ». Cela représente la pression nette agissant sur la surface supérieure et inférieure.
2. Calculez la pression du vent à l'aide du coefficient de pression « Obstructed Wind Flow ». Le code indique qu'un flux de vent obstrué dénote des objets sous le toit inhibant le flux de vent (> 50 % de blocage). Étant donné que cela pourrait être appliqué à une condition avec un blocage à 100%, j'interprète cette pression comme agissant uniquement sur la surface supérieure.
3. La différence entre les pressions calculées aux étapes 1 et 2 est la pression agissant sur la surface inférieure.

Chaque surface doit également être vérifiée en utilisant le code +/- 16 psf minimum. Si la canopée est adjacente à un bâtiment, j'appliquerais la pression du mur sur la surface inférieure de la canopée pour une certaine distance de bord en fonction de mon jugement.

RE : Charge de vent sur le toit monopente

RE : Charge de vent sur le toit monopente

RE : Charge de vent sur le toit monopente

RE : Charge de vent sur le toit monopente

J'ai reçu de l'aide de l'ASCE sur ma question.
« Sur la base de la question, il semble que le concepteur ne pose des questions que sur le soffite, ce qui suggère qu'il a pu calculer la charge du toit sur la surface supérieure. Bien qu'il puisse y avoir des effets de sol qui réduiront la séparation de l'écoulement sous la surface inférieure de la structure par rapport à l'écoulement sur la surface supérieure, le dégagement est suffisant à notre avis pour qu'il doive concevoir le soffite pour les mêmes charges de vent que le toit surface."

L'avertissement suivant a été ajouté à leur réponse :
"Veuillez noter que ces informations sont l'opinion personnelle des membres du sous-comité qui ont examiné votre question et ne constituent pas une interprétation de la norme ASCE 7-10."


Sur les écoulements dans les canopées urbaines simulées

L'écoulement et la turbulence dans les auvents des bâtiments continuent d'être un sujet de grand intérêt dans le contexte du confort des piétons, de la charge éolienne, de la dispersion des contaminants et de la consommation d'énergie dans les zones urbaines peuplées. De nombreuses études expérimentales ont été rapportées sur ce sujet, mais elles portent soit sur des mesures en soufflerie/eau (à faible nombre de Reynolds) soit sur des clusters de bâtiments urbains complexes (où les résultats dépendent du site et sont difficiles à interpréter). Pour éviter de tels problèmes, un cluster de bâtiments fictifs instrumentés constitué d'un ensemble régulier d'objets de taille humaine (conteneurs d'expédition) placés dans la couche limite atmosphérique a été utilisé pour étudier l'ajustement du flux spatial, les modèles de flux (en fonction de l'angle d'approche) et la turbulence. dans l'auvent du bâtiment. Une nouvelle échelle est proposée pour la vitesse caractéristique de la canopée basée sur le flux d'approche et la morphologie de la canopée, qui s'est avérée bien fonctionner lorsqu'elle est évaluée par rapport aux données expérimentales. L'ajustement du débit aux bords d'attaque et de fuite de la canopée s'est avéré en bon accord avec la formulation de Belcher et al. (J Fluid Mech 488 : 369-398, 2003). Les résultats ont des applications dans le développement de modèles simples et rapides de transport et de dispersion des contaminants qui peuvent être utilisés en conjonction avec les interventions d'urgence.

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