A global map of local climate zones to support earth system modelling and urban-scale environmental science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. There is a scientific consensus on the need for spatially detailed information on urban landscapes at a global scale. These data can support a range of environmental services, since cities are places of intense resource consumption and waste generation and of concentrated infrastructure and human settlement exposed to multiple hazards of natural and anthropogenic origin. In the face of climate change, urban data are also required to explore future urbanization pathways and urban design strategies in order to lock in long-term resilience and sustainability, protecting cities from future decisions that could undermine their adaptability and mitigation role. To serve this purpose, we present a 100 m-resolution global map of local climate zones (LCZs), a universal urban typology that can distinguish urban areas on a holistic basis, accounting for the typical combination of micro-scale land covers and associated physical properties. The global LCZ map, composed of 10 built and 7 natural land cover types, is generated by feeding an unprecedented number of labelled training areas and earth observation images into lightweight random forest models. Its quality is assessed using a bootstrap cross-validation alongside a thematic benchmark for 150 selected functional urban areas using independent global and open-source data on surface cover, surface imperviousness, building height, and anthropogenic heat. As each LCZ type is associated with generic numerical descriptions of key urban canopy parameters that regulate atmospheric responses to urbanization, the availability of this globally consistent and climate-relevant urban description is an important prerequisite for supporting model development and creating evidence-based climate-sensitive urban planning policies. This dataset can be downloaded from https://doi.org/10.5281/zenodo.6364594 (Demuzere et al., 2022a).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 découle