On the Derivation of Material Thermal Properties Representative of Heterogeneous Urban Neighborhoods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An important question arises when modeling a heterogeneous landscape (e.g., an urbanized area) with a mesoscale atmospheric model. The surface within a grid cell of the model (which has a typical dimension of one or more kilometers) can be composed of patches of surfaces of different character. The total sensible heat flux in the grid cell, then, is the aggregate of the heat fluxes from each individual surface, each one with a unique thermal response arising from its thermal properties, among other factors. Current methods to estimate the sensible heat flux consider only one (in the case of flat terrain) or three (roof, walls, and ground, for urban areas) active surfaces with thermal properties that are ideally representative of the materials present in the grid cell. The question is then how to choose the representative thermal properties such that the heat flux computed by the model most closely approximates the aggregate of the fluxes from the different patches. In this work a new way to average building material thermal properties for urban canopy parameterizations is presented, and a suite of idealized numerical simulations demonstrates its superiority to two more standard averages. Moreover, this novel approach points to a new way of determining physical properties that are representative of heterogeneous zones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».