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Enregistrement W4383373871 · doi:10.5194/ems2023-240

A new guidance on measuring, modelling and monitoring the canopy layer urban heat island

2023· preprint· en· W4383373871 sur OpenAlexaff
K. Heinke Schlünzen, Sue Grimmond, Alexander Baklanov, Alberto Martilli, Valéry Masson, Shiguang Miao, Chao Ren, Matthias Roth, Iain Stewart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésUrban heat islandEnvironmental scienceUrbanizationUrban climateUrban climatologyClimate changeClimatologyMicroclimateGlobal warmingMeteorologyAtmospheric sciencesGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urbanization influences the local climate by changing the natural surface energy balance affecting the regional temperature field. One of the best-known and widely studied phenomenon is the canopy layer urban heat island (CL-UHI) which is found in cities of all sizes. Specifically, night-time temperatures are often higher in urban areas than in the surrounding rural areas. The CL-UHI characteristics differ between cities, within a city and with time of the day and the season. Climate change induced warming in cities is similar to that experienced in rural areas, but modified by the CL-UHI. The CL-UHI is an additional heat burden on top of background anthropogenic warming, and therefore an increasing focus of urban planners. Given this development, and in response to the request of the 18th World Meteorological Congress (Resolutions 32 and 61), experts from WMO GAW (Global Atmosphere Watch) Urban Research Meteorology and Environment (GURME) initiated in 2020 an expert team inviting more than 30 world-wide experts to contribute to a guidance on measuring, modelling and monitoring the CL-UHI [1]. Topics include a clear definition of the CL-UHI and clarifications of what it is not, causes of the CL-UHI (e.g. meteorological and morphological influences), methods to assess the CL-UHI intensity (measurements, modelling approaches) as well as CL-UHI application examples. The guidance also explains why the CL-UHI mitigation is only part of an answer to reduce urban heat problems. The guidance will serve as a useful reference for meteorologists, climatologists, meteorological administrative staff, and others interested in the CL-UHI. [1] WMO (2023): Guidance on Measuring, Modelling and Monitoring the Canopy Layer Urban Heat Island (CL-UHI). K.H. Schlünzen, S. Grimmond, A. Baklanov (edts.), World Meteorological Organisation, WEATHER CLIMATE WATER. 2023 edition. WMO-No. 1292, pp.88. https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=11537 last used 11.04.2023

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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