Impact of Urbanization on the Predictions of Urban Meteorology and Air Pollutants over Four Major North American Cities
Notice bibliographique
Résumé
The sensitivities of meteorological and chemical predictions to urban effects over four major North American cities are investigated using the high-resolution (2.5-km) Environment and Climate Change Canada’s air quality model with the Town Energy Balance (TEB) scheme. Comparisons between the model simulation results with and without the TEB effect show that urbanization has great impacts on surface heat fluxes, vertical diffusivity, air temperature, humidity, atmospheric boundary layer height, land-lake circulation, air pollutants concentrations and Air Quality Health Index. The impacts have strong diurnal variabilities, and are very different in summer and winter. While the diurnal variations of the impacts share some similarities over each city, the magnitudes can be very different. The underlying mechanisms of the impacts are investigated. The TEB impacts on the predictions of meteorological and air pollutants over Toronto are evaluated against ground-based observations. The results show that the TEB scheme leads to a great improvement in biases and root-mean-square deviations in temperature and humidity predictions in downtown, uptown and suburban areas in the early morning and nighttime. The scheme also leads to a big improvement of predictions of NOx, PM2.5 and ground-level ozone in the downtown, uptown and industrial areas in the early morning and nighttime.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».