Quantifying Thermal Impacts of Green Infrastructure: Review and Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Green infrastructure, that is, wet weather management approaches and technologies that infiltrate, evapotranspire, capture, and reuse stormwater to maintain or restore natural hydrologies, can affect temperature in different aspects of the urban environment. Restoration of natural landscape features and local installations of rain gardens, green roofs, green walls, infiltration planters, permeable pavement, or trees and tree boxes can have beneficial effects that reduce (1) stormwater runoff temperatures, (2) heat loss and heat gain in buildings, and (3) the urban heat island effect (UHIE). Rainfall and streamflow in urbanized areas pick up heat from unshaded, exposed man-made surfaces like pavement and rooftops and deliver the excess heat to downstream surface waters to the detriment of stream habitat. Green infrastructure techniques minimize local pavement and rooftop thermal absorption through increased shading and evaporative cooling. These practices also decrease the volume of runoff flowing across heated surfaces and slow the delivery of runoff, allowing more time for heat to dissipate prior to conveyance to surface water bodies. In addition to the insulative properties of green roofs, the increased shading and evaporative cooling result in cooler interior temperatures for buildings during warm weather periods. The insulative properties of green roofs also mitigate heat loss in winter, resulting in reduced energy needs throughout the year. When technologies such as green roofs and green walls are integrated into the design process, greater energy savings for buildings can be realized through reduced heating, ventilation and air conditioning (HVAC) installation size. When green infrastructure is applied at a greater scale in neighborhoods and cities, it tends to reduce the UHIE in understandable though not well-quantified ways, including reductions in exposed heat-absorbing surfaces, increased evaporative cooling, and decreased heat due to reduced HVAC system use. The thermal benefits of green infrastructure can extend well beyond the future city, as reduced cooling needs lower the demand for power during peak loading periods and result in fewer greenhouse gas emissions and less water consumption for power generation. This paper reviews current knowledge on the thermal benefits associated with the use of green infrastructure, identifies gaps in knowledge, and indicates possible directions for future research. Understanding and quantifying the thermal benefits of green infrastructure from the perspectives of emissions avoidance and economic benefits will aid the (re)design of cities to handle energy
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».