The long-term effect of increasing the albedo of urban areas
Notice bibliographique
Résumé
Solar reflective urban surfaces (white rooftops and light-colored pavements) can increase the albedo of an urban area by about 0.1. Increasing the albedo of urban and human settlement areas can in turn decrease atmospheric temperature and could potentially offset some of the anticipated temperature increase caused by global warming. We have simulated the long-term (decadal to centennial) effect of increasing urban surface albedos using a spatially explicit global climate model of intermediate complexity. We first carried out two sets of simulations in which we increased the albedo of all land areas between ±20° and ±45° latitude respectively. The results of these simulations indicate a long-term global cooling effect of 3 × 10 −15 K for each 1 m 2 of a surface with an albedo increase of 0.01. This temperature reduction corresponds to an equivalent CO 2 emission reduction of about 7 kg, based on recent estimates of the amount of global warming per unit CO 2 emission. In a series of additional simulations, we increased the albedo of urban locations only, on the basis of two independent estimates of the spatial extent of urban areas. In these simulations, global cooling ranged from 0.01 to 0.07 K, which corresponds to a CO 2 equivalent emission reduction of 25–150 billion tonnes of CO 2 .
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».