The Canadian external urban and land surface modeling system: Summertime evaluation over the Montreal metropolitan area
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian urban and land surface external modeling system (urban GEM-SURF) has been developed to improve numerical weather prediction of surface and near-surface meteorological variables and to become a tool for environmental applications. Following the methodology used for complex terrain and natural covers using the Interactions between the Surface, Biosphere, and Atmosphere (ISBA) land surface model (Carrera et al 2010, Bernier et al. 2011), the two-dimensional system is augmented with the Town Energy Balance (TEB) model for the built-up covers (Leroyer et al. 2011). The urban modeling system is driven by coarse resolution forecasts from the 15-km Canadian regional operational model. This new system was tested for a 120-m grid-size computational domain covering the Montreal metropolitan region from 1 May to 30 Sept 2008. The numerical results were first evaluated against local observations of the surface energy budgets, air temperature, and humidity taken at the three tower sites of the Environmental Prediction in Canadian Cities (EPiCC) field experiment. As compared with the 15-km regional model, important improvements are achieved with this system over urban and suburban sites. GEM-SURF’s ability to simulate the Montreal surface urban heat island was also investigated and the radiative surface temperatures were compared between this system and two operational systems at the Meteorological Service of Canada (the 15-km regional model and the so-called limited-area model LAM with 2.5-km grid size). Finally, comparison of urban GEM-SURF outputs against remotely sensed observations from the MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) reveals relatively good agreement for urban and natural areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».