MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2096882168 · doi:10.5194/acp-12-10387-2012

Impact of urban parameterization on high resolution air quality forecast with the GEM – AQ model

2012· article· en· W2096882168 sur OpenAlexaff
Joanna Strużewska, J. W. Kaminski

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexWind speedMeteorologyUrban areaPollutantAtmospheric sciencesUrban heat islandGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The aim of this study is to assess the impact of urban cover on high-resolution air quality forecast simulations with the GEM-AQ (Global Environmental Multiscale and Air Quality) model. The impact of urban area on the ambient atmosphere is non-stationary, and short-term variability of meteorological conditions may result in significant changes of the observed intensity of urban heat island and pollutant concentrations. In this study we used the Town Energy Balance (TEB) parameterization to represent urban effects on modelled meteorological and air quality parameters at the final nesting level with horizontal resolution of ~5 km over Southern Poland. Three one-day cases representing different meteorological conditions were selected and the model was run with and without the TEB parameterization. Three urban cover categories were used in the TEB parameterization: mid-high buildings, very low buildings and low density suburbs. Urban cover layers were constructed based on an area fraction of towns in a grid cell. To analyze the impact of urban parameterization on modelled meteorological and air quality parameters, anomalies in the lowest model layer for the air temperature, wind speed and pollutant concentrations were calculated. Anomalies of the specific humidity fields indicate that the use of the TEB parameterization leads to a systematic reduction of moisture content in the air. Comparison with temperature and wind speed measurements taken at urban background monitoring stations shows that application of urban parameterization improves model results. For primary pollutants the impact of urban areas is most significant in regions characterized with high emissions. In most cases the anomalies of NO2 and CO concentrations were negative. This reduction is most likely caused by an enhanced vertical mixing due to elevated surface temperature and modified vertical stability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetUrban Heat Island MitigationTravaux en français237 207