对于许多可持续性应用来,以米级分辨率,精确测量大气流量,是至关重要的,其中包括风力和太阳能发电场的优化设计、建筑环境中气流导航和控制、野火和空气污染扩散等环境现象的监测,以及天气和气候模型的数据同化。对相关多尺度风流测量,风的光学透明度提出了固有的挑战。
近日,美国 加州理工学院(California Institute of Technology)John O. Dabiri,Roni H. Goldshmid等,在Nature Reviews Physics上发表评论文章,探索了新的方法,基于物理学,非侵入性地“查看”环境流,即不需要将测量仪器直接放置在风气体流中。具体来说,尽管风本身是透明的,但风的影响,只有经由嵌入环境中的物体运动才能看到,并受到风的影响,例如,摇摆树木和飘动旗帜是常见的例子。为此,还调查了完成视觉风速计的新兴努力,即根据观测到的气流-结构相互作用物理特性,定量推断当地风况的任务。基于第一原理物理学以及数据驱动的机器学习方法,并讨论完全可推广的视觉风速计的未来挑战。Visual anemometry for physics-informed inference of wind. 图1:流动-结构相互作用物理学。
图2:基于在研究现场和实验室风洞中,测量结果数据驱动的视觉风速测量。
图3:在受控风力条件下,植被的大型风洞测量。
图4:八个植被物种的目视测风测量汇编。
Dabiri, J.O., Howland, M.F., Fu, M.K. et al. Visual anemometry for physics-informed inference of wind. Nat Rev Phys (2023). https://doi.org/10.1038/s42254-023-00626-8https://www.nature.com/articles/s42254-023-00626-8声明:仅代表译者个人观点,小编水平有限,如有不当之处,请在下方留言指正!