Employing an urban meteorological network to monitor air temperature conditions in the ‘local climate zones’ of Szeged, Hungary
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle