Employing an urban meteorological network to monitor air temperature conditions in the ‘local climate zones’ of Szeged, Hungary
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We analyse the average annual and seasonal air temperature conditions in the ‘local climate zones’ ( LCZs ) of Szeged, Hungary. The basis of our analysis is a 1‐year dataset from 2014 to 2015 for a 20‐station urban meteorological network. The network and its corresponding LCZ classes put temperature studies in Szeged into a new spatial framework to assess local climate and urban heat island (UHI) conditions. The stations were installed at locally representative sites using a Geographic Information System (GIS) method based on the standard surface parameters of the LCZ classification. The network was purposely designed to monitor thermal differences among LCZ classes in Szeged. We provide detailed site metadata for each of the monitoring stations used in the analysis. Our results show that the densely built‐up LCZ classes have higher annual and monthly mean and minimum air temperatures than structurally open and more vegetated classes, with nocturnal differences of >4 °C observed under calm, clear skies. Among select temperature indices measured in the urban LCZ classes, frost days, cooling degree‐days, and tropical nights differ markedly from the background rural LCZ classes. This difference suggests that local climatologies exist within Szeged, and that these have implications for thermal comfort, urban energy use, and urban agriculture. Finally, the evaluation of heating and cooling rates in Szeged shows an important role for LCZs in UHI analysis.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».