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Enregistrement W4387519916 · doi:10.1016/j.scs.2023.104994

Analyzing the impact of various factors on leaf surface temperature based on a new tree-scale canopy energy balance model

2023· article· en· W4387519916 sur OpenAlexaff
Ruibin Li, Fanxing Zeng, Yi Zhao, Yan Wu, Jianlei Niu, Liangzhu Wang, Naiping Gao, Haizhu Zhou, Xing Shi, Zishuo Huang

Notice bibliographique

RevueSustainable Cities and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational University's Basic Research Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicroclimateLatent heatTranspirationEnergy balanceAtmospheric sciencesEnvironmental scienceCanopyHumidityFlux (metallurgy)Vapour Pressure DeficitWind speedRadiation fluxRelative humidityWater vaporStomatal conductanceMeteorologyRadiationGeographyBotanyPhysicsMaterials sciencePhotosynthesisThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trees are one of the effective ways to regulate the microclimate, while the environmental parameters influence their transpiration rate. These complex processes manifest at the macro scale through leaf surface temperature (LST). Therefore, the key to studying the influence of trees on the microclimate is to calculate the LST. In this paper, we propose a new tree-scale canopy energy balance (CEB) model related to tree canopy height based on the big-leaf model to calculate the LST and analyze the influence of various factors on both LST and each sub-term of CEB. The results indicate that air temperature and solar radiation have a greater effect on LST than relative humidity on it. When the total solar radiation flux remains constant, air parameters primarily affect the latent heat flux of trees through the vapor pressure deficit between leaves and the air. The transpiration rate of trees is influenced not only by air parameters, but also by stomatal resistance. Solar radiation can directly determine the magnitude of the net radiation flux in the CEB, while its influence on latent heat flux is insignificant. Under high solar radiation flux conditions, an increase in wind speed can mitigate the rise of LST.

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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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