Inferring surface energy fluxes using drone data assimilation in large eddy simulations

Abstract 12 - 2 37 - 2 46 - 2 12 18 37 - 2 52 - 2 58 - 2 0.90 0.40 0.83  (H+LE). While this comparison uses the simplifying assumptions of flux homogeneity, stationarity, and flat terrain, it is emphasized that the drone data assimilation framework is not confined to these assumptions and can thus readily be extended to more complex cases and other scalar fluxes, such as for trace gases in future studies.

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
Inferring surface energy fluxes using drone data assimilation in large eddy simulations ; volume:15 ; number:24 ; year:2022 ; pages:7293-7314 ; extent:22
Atmospheric measurement techniques ; 15, Heft 24 (2022), 7293-7314 (gesamt 22)

Urheber
Pirk, Norbert
Aalstad, Kristoffer
Westermann, Sebastian
Vatne, Astrid
van Hove, Alouette
Tallaksen, Lena M.
Cassiani, Massimo
Katul, Gabriel

DOI
10.5194/amt-15-7293-2022
URN
urn:nbn:de:101:1-2022122204225561282997
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:30 MESZ

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