Urban water storage capacity inferred from observed evapotranspiration recession 
Notice bibliographique
Résumé
The amount and dynamics of urban water storage play an important role in mitigating urban flooding and heat. Assessment of the capacity of cities to store water remains challenging due to the extreme heterogeneity of the urban surface. Evapotranspiration (ET) recession after rainfall events during the period without precipitation, over which the amount of stored water gradually decreases, can provide insight on the water storage capacity of urban surfaces. Assuming ET is the only outgoing flux, the water storage capacity can be estimated based on the timescale and intercept of its recession. In this paper, we test the proposed approach to estimate the water storage capacity at neighborhood scale with latent heat flux data collected by eddy covariance flux towers in eleven contrasting urban sites with different local climate zones, vegetation cover and characteristics and background climates (Amsterdam, Arnhem, Basel, Berlin, Helsinki, Łódź, Melbourne, Mexico City, Seoul, Singapore, Vancouver). Water storage capacities ranging between 1 and 12 mm were found. These values correspond to e-folding timescales lasting from 2 to 10 days, which translate to half-lives of 1.5 to 7 days. We find ET at the start of a drydown to be positively related to vegetation fraction, and long timescales and large storage capacities to be associated with higher vegetation fractions. According to our results, urban water storage capacity is at least one order of magnitude smaller than the known water storage capacity in natural forests and grassland.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».