Validation and results of a scale model of dew deposition in urban environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is growing interest in urban dew and its significance in questions of urban climate and air pollution deposition, but little research has been undertaken to study it. In this study, a generic, urban residential neighbourhood is modelled out‐of‐doors at a scale of 0.125, using three wooden houses (1.08 m tall), a concrete pavement (1.0 m in width), a grassed park (7.5 m in half‐width) and several small trees (up to 1.5 m tall). The thermal inertia of each house is inflated, according to the internal thermal mass (ITM) approach, so that nocturnal surface temperatures are conserved. First‐order validation was achieved through comparison with data collected at nearby full‐scale sites in Vancouver, BC, Canada. Moisture accumulation (measured by blotting on grass and by lysimetry) is found to be primarily controlled by nocturnal weather conditions and the intrinsic nature of each substrate, e.g. dewfall is abundant on nights with few clouds and light winds, and on surfaces such as grass and asphalt–shingle roofs, which cool rapidly after sunset. However, these responses are modified by location effects related to the net radiation balance of the surface, which itself is strongly linked to site geometry as expressed by sky view factor and whether surfaces are isolated from heat sources. The dominant mechanism is argued to be the systematic increase in longwave radiation loss that is associated with increased sky view. Results agree with those observed at the full scale and suggest that maps of sky view factor, and knowledge of dew at an open site, can potentially be used to create maps of dew distribution in urban and other complex environments. Copyright © 2002 Royal Meteorological Society.
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.
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 ».