Impacts of Urban Canopy on Two Convective Storms With Contrasting Synoptic Conditions Over Nanjing, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diverse urban‐induced rainfall anomalies highlight the need for improved understanding on extreme rainfall in cities. In this study, we examine urban modification of rainfall over Nanjing, China. Our results are based on climatological analyses of hourly rainfall observations and high‐resolution Weather Research and Forecasting model simulations coupled with different urban physics schemes. A gridded dataset of urban canopy parameters (UCPs) was developed to better characterize the geometrical features of downtown Nanjing. Two convective storms were investigated to shed light on the impacts of urban canopy on spatial and temporal rainfall variabilities for storms with contrasting synoptic conditions. We show that the model simulations coupled with the multi‐layer urban physics scheme and the gridded UCPs can noticeably reduce biases in surface thermal and dynamic fields, but its performance in rainfall patterns varies with storm events. There is a strong convergence zone over the urban‐rural interface induced by building complexes, leading to intensified convection for the storm with strong synoptic conditions but bifurcated moisture fluxes for the storm with weak synoptic conditions. Lagrangian analysis of storm elements further illustrates the role of urban canopy in deflecting storm cells approaching the city for the storm under weak synoptic conditions. The magnitudes of positive rainfall anomalies induced by urban canopy range from 60% to 100% of the storm‐total rainfall. Our study highlights the necessity of improved characterization of urban canopy and the perturbed atmospheric boundary layer processes in examining urban convective rainfall.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».