2 resultados para turbulence modelling theory

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Il lavoro è dedicato all'analisi fisica e alla modellizzazione dello strato limite atmosferico in condizioni stabili. L'obiettivo principale è quello di migliorare i modelli di parametrizzazione della turbulenza attualmente utilizzati dai modelli meteorologici a grande scala. Questi modelli di parametrizzazione della turbolenza consistono nell' esprimere gli stress di Reynolds come funzioni dei campi medi (componenti orizzontali della velocità e temperatura potenziale) usando delle chiusure. La maggior parte delle chiusure sono state sviluppate per i casi quasi-neutrali, e la difficoltà è trattare l'effetto della stabilità in modo rigoroso. Studieremo in dettaglio due differenti modelli di chiusura della turbolenza per lo strato limite stabile basati su assunzioni diverse: uno schema TKE-l (Mellor-Yamada,1982), che è usato nel modello di previsione BOLAM (Bologna Limited Area Model), e uno schema sviluppato recentemente da Mauritsen et al. (2007). Le assunzioni delle chiusure dei due schemi sono analizzate con dati sperimentali provenienti dalla torre di Cabauw in Olanda e dal sito CIBA in Spagna. Questi schemi di parametrizzazione della turbolenza sono quindi inseriti all'interno di un modello colonnare dello strato limite atmosferico, per testare le loro predizioni senza influenze esterne. Il confronto tra i differenti schemi è effettuato su un caso ben documentato in letteratura, il "GABLS1". Per confermare la validità delle predizioni, un dataset tridimensionale è creato simulando lo stesso caso GABLS1 con una Large Eddy Simulation. ARPS (Advanced Regional Prediction System) è stato usato per questo scopo. La stratificazione stabile vincola il passo di griglia, poichè la LES deve essere ad una risoluzione abbastanza elevata affinchè le tipiche scale verticali di moto siano correttamente risolte. Il confronto di questo dataset tridimensionale con le predizioni degli schemi turbolenti permettono di proporre un insieme di nuove chiusure atte a migliorare il modello di turbolenza di BOLAM. Il lavoro è stato compiuto all' ISAC-CNR di Bologna e al LEGI di Grenoble.

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The Standard Cosmological Model is generally accepted by the scientific community, there are still an amount of unresolved issues. From the observable characteristics of the structures in the Universe,it should be possible to impose constraints on the cosmological parameters. Cosmic Voids (CV) are a major component of the LSS and have been shown to possess great potential for constraining DE and testing theories of gravity. But a gap between CV observations and theory still persists. A theoretical model for void statistical distribution as a function of size exists (SvdW) However, the SvdW model has been unsuccesful in reproducing the results obtained from cosmological simulations. This undermines the possibility of using voids as cosmological probes. The goal of our thesis work is to cover the gap between theoretical predictions and measured distributions of cosmic voids. We develop an algorithm to identify voids in simulations,consistently with theory. We inspecting the possibilities offered by a recently proposed refinement of the SvdW (the Vdn model, Jennings et al., 2013). Comparing void catalogues to theory, we validate the Vdn model, finding that it is reliable over a large range of radii, at all the redshifts considered and for all the cosmological models inspected. We have then searched for a size function model for voids identified in a distribution of biased tracers. We find that, naively applying the same procedure used for the unbiased tracers to a halo mock distribution does not provide success- full results, suggesting that the Vdn model requires to be reconsidered when dealing with biased samples. Thus, we test two alternative exten- sions of the model and find that two scaling relations exist: both the Dark Matter void radii and the underlying Dark Matter density contrast scale with the halo-defined void radii. We use these findings to develop a semi-analytical model which gives promising results.