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Enregistrement W2979150537 · doi:10.14288/1.0371860

Microscale air temperature mapping in greater Vancouver, British Columbia

2018· article· en· W2979150537 sur OpenAlexaboutno aff
Pak Keung Tsin

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroscale chemistryAir temperatureMeteorologyEnvironmental scienceGeographyClimatologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mobile air temperature monitoring is a promising method to better understand temperature distributions at fine spatial resolutions across urban areas and to minimize extreme hot weather health impacts. The first study objective was to collect pedestrian microscale air temperature data to evaluate different methods for assessing spatial variation in urban heat exposure in greater Vancouver, Canada. The second objective was to develop microscale land use regression (LUR) air temperature models using the data collected. Methods: Mobile air temperature monitoring was conducted on foot at least twice for 20 routes chosen to represent potential heat exposures. The mobile data were compared with 1-minute measurements from the nearest fixed site, with satellite-derived land surface temperature (LST) for runs corresponding with Landsat overpass days, and with estimates from a previously-developed heat map for the region based on satellite generated geographic data. Six independent variables were considered for use in constructing a 30 x 30m LUR model for each run and within all routes in greater Vancouver. All models were evaluated using a spatial leave-ten-out cross-validation (LTOCV) approach. Results: Mobile measurements were typically higher and more variable than simultaneous fixed site measurements. The relationship between mobile measurements and LST were weak and highly variable. The mobile measurement and heat map z-score differentials suggested that spatial temperature variability was well-captured by the previously-developed heat map. The Distance to Large Water Body, Distance to Major Road, Normalized Difference Water Index, and Sky-View Factor were selected as the most predictive independent variables. On average, the best individual route models explained 38.6% of the variation in microscale air temperatures at 20 routes. The overall model explained only 10.0% of the variation in the route areas of the greater Vancouver region. Conclusion: The microscale measurements confirmed that fixed sites did not characterize the thermal variability within nearby streetscapes. They could also be used to generate LUR models for some locations. The strength of daytime mesoscale atmospheric processes may weaken the predictive power of land use variables. Future studies intending to use microscale modelling should collect data within a restricted time range and across fewer routes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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