Lagrangian Dispersion Model
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1. Neuro estimador para o fluxo de gases entre a superfície terrestre e a atmosfera / A neuro estimator for the flux of gases between the surface land and the atmosphere
Studies show that global warming may be irreversible in the medium or long term, and is a major cause of air pollution. However, this framework can be reversed or mitigated by estimating the amount of emissions, since the mapping of pollution sources could facilitate the work of public authorities in relation to environmental monitoring and the development o
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 21/11/2011
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2. LAGRANGIAN MODEL APPLIED TO CONTAMINANTS DISPERSION IN DIFFERENT ATMOSPHERIC CONDITIONS / MODELAGEM LAGRANGEANA APLICADA À DISPERSÃO DE CONTAMINANTES EM DIFERENTES CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE ATMOSFÉRICA
Nesta dissertação, estimou-se a concentração de contaminantes em diferentes condições de estabilidade da Camada Limite Planetária. Para tanto, utilizou-se um modelo de partículas estocástico Lagrangeano. Os experimentos de Copenhagen e Prairie Grass foram simulados, de modo que para o último usou-se apenas experimentos em que a velocidade do vento
Publicado em: 2008
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3. CARACTERÍSTICAS ESTATÍSTICAS TURBULENTAS ASSOCIADAS AO FENÔMENO DO VENTO NORTE NO SUL DO BRASIL: APLICAÇÃO AO PROBLEMA DA DIFUSÃO DE CONTAMINANTES / TURBULENT STATISTICAL CHARACTERITICS ASSOCIATED TO THE NORTH WIND PHENOMENON IN SOUTHERN BRAZIL: APPLICATION IN THE PROBLEM OF CONTAMINANTS DIFFUSION
Foi realizada uma parametrização para os processos de transporte em uma camada limite planetária (CLP) dominada pela turbulência mecânica, empregando quantidades estatísticas turbulentas medidas durante eventos do Vento Norte no Sul do Brasil. Assim, espectros observados de energia turbulenta unidimensionais são comparados com um modelo espectral base
Publicado em: 2008
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4. Comparison of turbulent particle dispersion models in turbulent shear flows
This work compares the performance of two Lagrangian turbulent particle dispersion models: the standard model (e.g., that presented in Sommerfeld et al. (1993)), in which the fluctuating fluid velocity experienced by the particle is composed of two components, one correlated with the previous time step and a second one randomly sampled from a Wiener process,
Brazilian Journal of Chemical Engineering. Publicado em: 2007-09
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5. STUDY OF TURBULENT DIFUSION EMPLOYING LAGRANGIAN STOCHASTIC MODELS / ESTUDO DA DIFUSÃO TURBULENTA EMPREGANDO MODELOS ESTOCÁSTICOS LAGRANGEANOS
In this work, the Lagrangian stochastic particle model LAMBDA is utilized to simulate the dispersion and the transport of contaminants under different atmospheric conditions. The analysis employs three different field experiments of atmospheric diffusion: the Copenhagen experiment, which was accomplished in unstable conditions, the Prairie Grass experiment i
Publicado em: 2007
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6. Desenvolvimento de um Modelo Lagrangeano para Dispersão de Poluentes em Condições de Vento Fraco / Desenvolvimento de um modelo lagrangeano para dispersão de poluentes em condições de vento fraco
Atualmente, a busca por soluções analíticas para os problemas de dispersão é um dos principais assuntos de pesquisa na modelagem da dispersão de poluentes. Estas soluções tornam-se importantes devido à intenção de obter modelos de dispersão que geram resultados confiáveis em um tempo computacional pequeno, que são de grande interesse para aplic
Publicado em: 2007
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7. INVERSE PROBLEM IN ATMOSPHERIC PHISICS / PROBLEMAS INVERSOS EM FÍSICA DA ATMOSFERA
Techniques for estimating unknown terms - such as eddy diffusivity and counter-gradient - in atmospheric flow are presented in this study. The methos is also used to identify the source term in atmospheric pollution. The scheme adopted is based on inverse problem methodology. The inverse problem is formulated as a non-linear optimization problem, where the o
Publicado em: 2005
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8. Float trajectories in simple kinematic flows
A simple kinematic model has been used to compute Lagrangian trajectories. Although it is certainly too simple to model geophysical flows, it has provided insights into the behavior of Lagrangian tracers. In particular, the existence of trapping regions has been shown to greatly increase the dispersion rate of tracers and to lead to net tracer displacements