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Enregistrement W2104312679 · doi:10.14796/jwmm.r220-01

Urbanization Impacts on Houston Rainstorms

2004· article· en· W2104312679 sur OpenAlexvenueno aff
Steven J. Burian, J. Marshall Shepherd

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Society for Engineering EducationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésUrbanizationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water resource managementGeologyGeotechnical engineeringEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During urbanization the natural landscape is altered by removal of indigenous vegetation, stripping of topsoil, modification of the soil profile, importation of fill material, compaction of soil layers, and the introduction of impervious surfaces. These actions alter the hydrologic response at the regional and catchment scales, decreasing travel time of overland flow, infiltration, soil water content, and groundwater recharge, and increasing surface runoff volumes, discharge rates, and pollutant loadings. Thesearedirectandquantifiable impacts to the hydrologic cycle manifested at and below the land surface, but there are other impacts not as well understood or quantifiable that occur through the land surface-atmosphere interface. One such impact is the influence of urban development on mesoscale circulations and resulting convection. Hypothesized mechanisms for urban enhancement of convective rainfall include enhanced convergence caused by the urban heat island, drag effects of the built-up surface, and modified microphysical and dynamical processes caused by the introduction of water and cloud condensation nuclei from automobiles and industry. Decades of accumulated observational and modeling evidence has shown that major cities may indeed be influencing convective activity causing modified precipitation patterns. This chapter seeks to corroborate these findings by summarizing evidence that the urbanization of a major coastal city in the United States has resulted in modified rainstorm characteristics within the urbanized area and in the seasonally variant downwind urban-affected

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,612

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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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