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Enregistrement W2981587318 · doi:10.1088/1757-899x/609/7/072002

Effects of increasing urban albedo in the Greater Toronto Area

2019· article· en· W2981587318 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlbedo (alchemy)Urban heat islandEnvironmental scienceWeather Research and Forecasting ModelAtmospheric sciencesMeteorologyWind speedUrban climateEnergy consumptionUrban planningGeographyGeologyCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing surface reflectivity decreases the skin and air temperature, which potentially reduces cooling energy demands. The state of the art online numerical Weather Research and Forecasting model (WRF) is used to investigate the effect of increasing albedo in Toronto, Ontario, during the 2018 heat wave period (July 2 nd through July 5 th ) on urban climate and building energy consumption. The study couples the WRF with a multi-layer of the Urban Canopy Model (ML-UCM) and Building Energy Model (BEM). The ML-UCM is a part of the land-surface parameterization to predict the heat and moisture fluxes from canopies to atmosphere. The BEM is coupled with Building Effect Parameterization to predict the energy consumption of buildings. BEM simulates the effect of heat generation from buildings on urban climate. The reflectivity of roofs, walls and roads are increased from 0.2 to 0.65, 0.60 and 0.45, respectively. Albedo enhancement leads to a decrease in air temperature by around 1°C and an increase in wind speed which induce a reduction in skin temperature. The combined effect of decreased solar heat gain by buildings and decreased air temperature reduced the energy consumption of HVAC systems by 3-5%, confirming the positive effect of increasing the albedo on urban climate.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,367

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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