Design of smart wetting of building materials as evaporative cooling measure for improving the urban climate during heat waves
Notice bibliographique
Résumé
An urban microclimate model is used to design a smart wetting protocol for multilayer street pavements in order to maximize the evaporative cooling effect as a mitigation measure for thermal discomfort during heat waves. The microclimate model covers a computational fluid dynamics (CFD) model for solving the turbulent air, heat and moisture flow in the air domain of a street canyon. The CFD model is coupled to a model for heat and moisture transport in porous urban materials, to a radiative exchange model, determining the net solar and longwave radiation on each urban surface and to a wind driven rain model able to determine the wetting flux on each surface during a rain event. We first evaluate the evaporative cooling potential for different pavement systems during normal summer conditions after a long rain event during night in order to select an optimal pavement system. Then, we design a smart wetting protocol answering the questions ‘when’, ‘how much’ and ‘how long’ a pavement should be artificially wetted for having a maximum cooling effect. We found that a daily amount of 5mm wetting over 10 minutes in the morning, preferentially between 8:00 and 10:00 am, guarantees a maximal evaporative cooling for one day and night during a heat wave.
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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 | 0,001 | 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 ».