Effects of increasing urban albedo in the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
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 2nd through July 5th) 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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».