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Enregistrement W2097966281 · doi:10.1175/2009jamc2153.1

Modeling the Surface Energy Budget during the Thawing Period of the 2006 Montreal Urban Snow Experiment

2009· article· en· W2097966281 sur OpenAlexaffabout
Sylvie Leroyer, Jocelyn Mailhot, Stéphane Bélair, Aude Lemonsu, Ian B. Strachan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy budgetEnvironmental scienceLatent heatEnergy balanceSnowSnowmeltSensible heatAtmospheric sciencesUrban heat islandAtmosphere (unit)Vegetation (pathology)MeteorologyClimatologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Montreal Urban Snow Experiment was dedicated to furthering the understanding of micrometeorological processes involved in the late winter–early spring transition period in a Canadian city. A surface energy budget (SEB) measurement site was installed in a dense residential area of Montreal for several weeks in 2005 and 2006. This paper focuses on the last 6 days of the 2006 experiment (23–28 March 2006), after snowmelt and before vegetation became active, with the objectives of providing a better understanding of physical processes involved during this transition period and examining their impact on the SEB. The Town Energy Balance urban canopy model and the Interactions between Soil, Biosphere, and Atmosphere force–restore land surface model are used in stand-alone mode and are forced with meteorological data measured at the top of a 20-m AGL instrumented tower. Preliminary results reveal deficiencies in the models’ ability to simulate the surface energy budget partitioning, and in particular show overestimation of the sensible heat flux. Sensitivity studies indicate that a large portion of these problems is related to the latent heat transfer involved in natural soil freeze/thaw processes, which has a significant effect on the surface energy budget in this urban area. It is also found that the SEB in this particular situation is very sensitive to the thermal roughness length used for local energy exchange over the roof and road surfaces.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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