Spatial Patterns of Urban Dew and Surface Moisture in Vancouver, Canada, During Summer
Notice bibliographique
Résumé
Boundary layer climatology is often concerned with processes on an idealised extensive, homogeneous plain, where a single point sample suffices to characterise surface conditions. Such landscapes are rare but a large, flat field or pasture can be a reasonable approximation. In a patchy landscape, surface characteristics vary spatially and a single point measurement is inadequate. Dew is seldom measured in cities but its accumulation is expected to vary spatially in interesting ways because the city surface is a complicated mosaic of different materials. This study presents the results of a hardware modelling project to study dew (condensation) and surface water (dew + guttation) in an urban residential neighbourhood. A 1/8th scale, out-of-doors model with a simplified geometry was constructed and run in Vancouver, BC, Canada, during summer. The Internal Thermal Mass (ITM) approach to scaling was used to modify the thermal inertia of the model buildings so that nocturnal surface temperatures would be duplicated in real time. It was postulated that dew accumulation (mm d-1) would be also duplicated. Dew, surface temperature and sky view factor in the model varied in explainable patterns, i.e. grass was cooler and wetter at open sites with large sky view, and was warmer and accumulated less dew close to buildings and under trees, where sky view was reduced. This strong association suggests that maps of site geometry expressed as sky view factor could potentially be used to create maps of dew in cities and other patchy landscapes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».