論文の概要: Visual anemometry of natural vegetation from their leaf motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10584v1
- Date: Mon, 14 Apr 2025 18:00:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-24 09:06:51.603827
- Title: Visual anemometry of natural vegetation from their leaf motion
- Title（参考訳）: 葉運動による自然植生の視覚計測
- Authors: Roni H. Goldshmid, John O. Dabiri, John E. Sader,
- Abstract要約: 天気予報や気象モデルの精度を向上させるためには,高解像度・近地風速データが必要である。
風による植生の動きは、その構造と機械的特性に複雑な方法で依存していることが広く認識されている。
本研究では, 葉の移動が葉の枝と支持構造から切り離され, 風速が低く, 風速が変化していることを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-resolution, near-ground wind-speed data are critical for improving the accuracy of weather predictions and climate models,$^{1-3}$ supporting wildfire control efforts,$^{4-7}$ and ensuring the safe passage of airplanes during takeoff and landing maneouvers.$^{8,9}$ Quantitative wind speed anemometry generally employs on-site instrumentation for accurate single-position data or sophisticated remote techniques such as Doppler radar for quantitative field measurements. It is widely recognized that the wind-induced motion of vegetation depends in a complex manner on their structure and mechanical properties, obviating their use in quantitative anemometry.$^{10-14}$ We analyze measurements on a host of different vegetation showing that leaf motion can be decoupled from the leaf's branch and support structure, at low-to-moderate wind speed, $U_{wind}$. This wind speed range is characterized by a leaf Reynolds number, enabling the development of a remote, quantitative anemometry method based on the formula, $U_{wind}\approx740\sqrt{{\mu}U_{leaf}/{\rho}D}$, that relies only on the leaf size $D$, its measured fluctuating (RMS) speed $U_{leaf}$, the air viscosity $\mu$, and its mass density $\rho$. This formula is corroborated by a first-principles model and validated using a host of laboratory and field tests on diverse vegetation types, ranging from oak, olive, and magnolia trees through to camphor and bullgrass. The findings of this study open the door to a new paradigm in anemometry, using natural vegetation to enable remote and rapid quantitative field measurements at global locations with minimal cost.
- Abstract（参考訳）: 高解像度・近地風速データは、気象予報や気候モデルの精度を向上させるために重要であり、$^{1-3}$は、山火事対策を支援し、$^{4-7}$は、離陸・着陸作業中の航空機の安全な通過を保証するために重要である。
$^{8,9}$ Quantical Wind Speed Anemometry は通常、正確な単座データやドップラーレーダのような高度な遠隔技術に現場計測を用いる。
風による植生の運動は、その構造と機械的特性に複雑な方法で依存していることが広く認識されている。
$^{10-14}$ 葉の動きが葉の枝と支持構造から切り離され、低変量風速で、$U_{wind}$で測定できることを示すさまざまな植生のホストを解析する。
この風速範囲は、リーノルズ数によって特徴づけられ、この式に基づいて遠隔で定量的なアニメトリ法である$U_{wind}\approx740\sqrt{{\mu}U_{leaf}/{\rho}D}$が開発され、これは葉の大きさが$D$、その測定ゆらぎ(RMS)速度が$U_{leaf}$、空気粘度が$\mu$、その質量密度が$\rho$のみに依存する。
本式は,オオカミ,オリーブ,マツノリアなど多種多様な植生種について,実験室および野外試験のホストを用いて,第一原理モデルを用いて検証した。
本研究の成果は, 自然植生を用いて, 地球規模の遠隔的, 迅速な定量的フィールド計測を最小限のコストで実現する, アニメトリの新しいパラダイムへの扉を開くものである。
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