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Enregistrement W2970804094 · doi:10.5194/gmd-2019-176

The Vertical City Weather Generator (VCWG v1.0.0)

2019· article· en· W2970804094 sur OpenAlexafffundabout
Mohsen Moradi, Benjamin Dyer, Amir Nazem, Manoj Nambiar, Md. Rafsan Nahian, Bruno Bueno, Chris Mackey, Saeran Vasanthakumar, Negin Nazarian, E. Scott Krayenhoff, Leslie K. Norford, Amir A. Aliabadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y TecnológicasGovernment of OntarioOntario Centres of ExcellenceUniversity of Guelph
Mots-clésMicroclimateWind speedEnvironmental scienceMeteorologyHumidityUrban climateWind directionAtmospheric sciencesRelative humidityGeographyUrban planningGeologyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Vertical City Weather Generator (VCWG) is a computationally efficient urban microclimate model developed to predict temporal and vertical variation of temperature, wind speed, and specific humidity. It is composed of various sub models: a rural model, an urban microclimate model, and a building energy model. In a nearby rural site, a rural model is forced with weather data to solve a vertical diffusion equation to calculate vertical potential temperature profiles using a novel parameterization. The rural model also calculates a horizontal pressure gradient. The rural model outputs are then forced on a vertical diffusion urban microclimate model that solves vertical transport equations for momentum, temperature, and specific humidity. The urban microclimate model is also coupled to a building energy model using feedback interaction. The aerodynamic and thermal effects of urban elements and vegetation are considered in VCWG. To evaluate the VCWG model, a microclimate field campaign was held in Guelph, Canada, from 15 July 2018 to 5 September 2018. The meteorological measurements were carried out under a comprehensive set of wind directions, wind speeds, and thermal stability conditions in both the rural and the nearby urban areas. The model evaluation indicated that the VCWG predicted vertical profiles of meteorological variables in reasonable agreement with field measurements for selected days. In comparison to measurements, the overall model biases for potential temperature, wind speed, and specific humidity were within 5 %, 11 %, and 7 %, respectively. The performance of the model was further explored to investigate the effects of urban configurations such as plan and frontal area densities, varying levels of vegetation, seasonal variations, different climate zones, and time series analysis on the model predictions. The results obtained from the explorations were reasonably consistent with previous studies in the literature, justifying the reliability and computational efficiency of VCWG for operational urban development projects.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,990

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)0,0120,011

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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