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Enregistrement W1822828960 · doi:10.1002/joc.3746

Evaluation of the ‘local climate zone’ scheme using temperature observations and model simulations

2013· article· en· W1822828960 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClimate zonesUrban heat islandLand coverEnvironmental scienceField (mathematics)ClimatologyClassification schemeUrban climateClimate modelMeteorologyLand useClimate changeUrbanizationGeographyComputer scienceGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ‘Local climate zones’ ( LCZs ) comprise a new and systematic classification of field sites for heat island studies. The classification divides urban and rural landscapes into 17 standard classes, each defined by structural and land cover properties that influence air temperature at screen height. This study is the first to evaluate the conceptual division of LCZs with temperature observations and simulation results from surface–atmosphere models. Results confirm that thermal contrasts exist among all LCZ classes, and that such contrasts are governed largely by building height and spacing, pervious surface fraction, tree density, and soil wetness. Therefore, partitioning of landscapes into structural and land cover classes, or ‘LCZs,’ is deemed justified for the purposes of field site classification in heat island studies. Also justified is the use of inter‐zone temperature difference (Δ T LCZ X−Y ) to quantify heat island magnitude. To further improve the LCZ system, we encourage other researchers to observe and model the climatic conditions of its varied classes. Especially useful would be tests using field data from different urban and rural environments to those in this study, and running more advanced urban canopy models with demonstrated predictive capability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle