Vegetation Impact on Microclimate in Hot Climate Zones
Notice bibliographique
Résumé
Computational modelling has been used to investigate the impact of vegetation on the microclimate in a campus courtyard in Qatar. Sixteen scenarios were tested during a hot day with over twenty thousand data entry points analysed for Air Temperature, Wind Speed, Mean Radiant Temperature and Predicted Mean Vote parameters. Trees provide direct shading, evapotranspiration and wind shielding which impacts thermal comfort conditions experienced locally as well as mitigating heat island effect. Vegetation has the ability to reduce excessive air temperature through sunlight interception. Its geometric configuration influences the amount of solar radiation, air temperature, humidity and wind velocity on microclimate of a given area. The study indicates that an equally distributed vegetation cover results in improved thermal comfort and a significant MRT reduction of 28.3C within the courtyard. The arrangement provides MRT improvement of 7.4C compared to the baseline scenario. The vegetation type also impacts the microclimate where trees of the same leaf density and higher trunk result in an increase of 0.2m/s in wind speed. The shaded grass areas witness a reduction of 1.1C of air temperature and 22C surface temperature compared to exposed hardscape. When replacing trees by shading structures, an increase of 3-5C MRT is witnessed along with an increase in reflected solar radiation. The study concluded that the placement of trees in a configuration that allows air movement and provision of shading as well as having an equally distributed vegetation cover are key to reduce both short-wave and long-wave radiation, avoid solar absorption and heat being trapped in the space.
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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) | 0,000 | 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 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 ».