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Enregistrement W2782976039

Meteorological and air quality impacts of increased urban albedo and vegetative cover in the Greater Toronto Area, Canada

2002· article· en· W2782976039 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLawrence Berkeley National Laboratory · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexAlbedo (alchemy)MeteorologyUrban heat islandTrajectoryMesoscale meteorologyAir mass (solar energy)ClimatologyAtmospheric sciencesGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study described in this report is part of a project sponsored by the Toronto Atmospheric Fund, performed at the Lawrence Berkeley National Laboratory, to assess the potential role of surface property modifications on energy, meteorology, and air quality in the Greater Toronto Area (GTA), Canada. Numerical models were used to establish the possible meteorological and ozone air-quality impacts of increased urban albedo and vegetative fraction, i.e., cool-city strategies that can mitigate the urban heat island (UHI), significantly reduce urban energy consumption, and improve thermal comfort, particularly during periods of hot weather in summer. Mitigation is even more important during critical heat wave periods with possible increased heat-related hospitalization and mortality. The evidence suggests that on an annual basis cool-city strategies are beneficial, and the implementation of such measures is currently being investigated in the U.S. and Canada. We simulated possible scenarios for urban heat-island mitigation in the GTA and investigated consequent meteorological changes, and also performed limited air-quality analysis to assess related impacts. The study was based on a combination of mesoscale meteorological modeling, Lagrangian (trajectory), and photochemical trajectory modeling to assess the potential meteorological and ozone air-quality impacts of cool-city strategies. As available air-quality and emissions data are incompatible with models currently in use at LBNL, our air-quality analysis was based on photochemical trajectory modeling. Because of questions as to the accuracy and appropriateness of this approach, in our opinion this aspect of the study can be improved in the future, and the air-quality results discussed in this report should be viewed as relatively qualitative. The MM5 meteorological model predicts a UHI in the order of 2 to 3 degrees C in locations of maxima, and about 1 degree C as a typical value over most of the urban area. Our simulations suggest that cool-city strategies can typically reduce local urban air temperature by 0.5-1 degrees C; as more sporadic events, larger decreases (1.5 degrees C, 2.5-2.7 degrees C and 4-6 degrees C) were also simulated. With regard to ozone mixing ratios along the simulated trajectories, the effects of cool-city strategies appear to be on the order of 2 ppb, a typical decrease. The photochemical trajectory model (CIT) also simulates larger decreases (e.g., 4 to 8 ppb), but these are not taken as representative of the potential impacts in this report. A comparison with other simulations suggest very crudely that a decrease of this magnitude corresponds to significant equivalent decreases in both NOx and VOCs emissions in the region. Our preliminary results suggest that significant UHI control can be achieved with cool-cities strategies in the GTA and is therefore worth further study. We recommend that better input data and more accurate modeling schemes be used to carry out future studies in the same direction.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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