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Enregistrement W7158819909 · doi:10.14042/j.cnki.32.1309.2024.03.009

Urban impacts on the structure and evolution properties of warm-season thunderstorms over Nanjing, China

2024· article· zh· W7158819909 sur OpenAlexaff
Ye Shen, Jinghan Zhang, Huiling YUAN, Long YANG

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Languezh
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThunderstormStormConvective storm detectionNowcastingUrban heat islandFlood mythDowntownClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban impacts on spatial and temporal rainfall variabilities present significant challenges for effective urban flood mitigation and adaptation strategies. However, the physical mechanisms underlying these impacts remain unclear. In this study, we conducted modeling analyses using the Weather Research and Forecast (WRF) model, combined with thunderstorm identification and tracking algorithms, to investigate the influence of urban areas on warm-season thunderstorms in Nanjing, China. Our findings reveal divergent urban impacts on the structure and evolution properties of thunderstorms based on different pre-storm synoptic conditions. When the synoptic conditions are weak, the urban heat island effect dominates, enhancing convective activities over urban areas. This leads to a reduction in the number of storm cells but an expansion in spatial coverage, ultimately resulting in increased rainfall over downtown areas. Conversely, when the synoptic conditions are strong, the urban canopy effect becomes prominent, slowing down storm movement and increasing the frequency of small storm cells over urban regions. These storm cells exhibit distinct "sharp" structures in terms of rainfall distribution and tend to intensify over downwind areas due to moist convergence. As a result, both downtown and downwind regions experience enhanced rainfall. This study improves our understanding of urban rainfall modification and offers valuable insights for storm nowcasting algorithms and the design of urban-specific rainfall events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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