Parameterization and Surface Data Improvements and New Capabilities for the Community Land Model Urban (CLMU)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Community Land Model Urban (CLMU) is an urban parameterization developed to simulate urban climate within a global Earth System Model framework. This paper describes and evaluates parameterization and surface data improvements, and new capabilities that have been implemented since the initial release of CLMU in 2010 as part of version 4 of the Community Land Model (CLM4) and the Community Earth System Model (CESM ® ). These include: 1) an expansion of model capability to simulate multiple urban density classes within each model grid cell; 2) a more sophisticated and realistic building space heating and air conditioning submodel; 3) a revised global dataset of urban morphological, radiative, and thermal properties utilized by the model, including a tool that allows for generating future urban development scenarios, and 4) the inclusion of a module to simulate various heat stress indices. The model and data are evaluated using observed data from five urban flux tower sites and a global anthropogenic heat flux (AHF) dataset. Generally, the new version of the model simulates urban radiative and turbulent fluxes, surface temperatures, and AHF as well or better than the previous version. Significant improvements in the global and regional simulation of AHF are also demonstrated that are primarily due to the new building energy model. The new model is available as part of the public release of CLM5 and CESM2.0.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».