Global urban climate and building energy simulations by SLUCM+BEM
Notice bibliographique
Résumé
We have developed ILS+Urban: a coupled model of an offline land-surface model (ILS) and an urban canopy and building energy model (SLUCM+BEM) for global urban climate and energy research. The ILS is an offline land-surface model developed by Nitta et al. (2020) that includes MATSIRO (Takata et al. 2003), a land-surface model for the global climate model MIROC5. The SLUCM+BEM is a new parametrisation for urban climate and building energy simulations developed by the authors (Takane et al. 2024), which can simply simulate anthropogenic heat from buildings (QFB) and electricity consumption (EC) from human activities. The model could well reproduce urban air temperature and EC in the Tokyo metropolitan area. We have implemented SLUCM+BEM in ILS, which allows us to simulate global urban climate and building energy with relatively low computational resources in offline mode. A test simulation of ILS+Urban shows that QFB and EC tend to be quantitatively high throughout the year in the Middle East. Shortly, we will implement a global urban database (e.g. global LCZ, anthropogenic heat emissions and morphology, air-conditioning adoption rate) and new technology parameterisations (e.g. EV, PV and heat pump water heaters) for global urban climate and building energy projections and countermeasures for urban heat and energy savings & generation. In addition, the ILS+Urban will be coupled with global climate models (e.g. MIROC and NICAM).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».