Urban impacts on the structure and evolution properties of warm-season thunderstorms over Nanjing, China
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».