Cooling hot cities: a systematic and critical review of the numerical modelling literature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infrastructure-based heat reduction strategies can help cities adapt to high temperatures, but simulations of their cooling potential yield widely varying predictions. We systematically review 146 studies from 1987 to 2017 that conduct physically based numerical modelling of urban air temperature reduction resulting from green-blue infrastructure and reflective materials. Studies are grouped into two modelling scales: neighbourhood scale, building-resolving (i.e. microscale); and city scale, neighbourhood-resolving (i.e. mesoscale). Street tree cooling has primarily been assessed at the microscale, whereas mesoscale modelling has favoured reflective roof treatments, which are attributed to model physics limitations at each scale. We develop 25 criteria to assess contextualization and reliability of each study based on metadata reporting and methodological quality, respectively. Studies have shortcomings with respect to neighbourhood characterization, reporting areal coverages of heat mitigation implementations, evaluation of base case simulations, and evaluation of modelled physical processes relevant to heat reduction. To aid comparison among studies, we introduce two metrics: the albedo cooling effectiveness (ACE), and the vegetation cooling effectiveness (VCE). A sub-sample of 47 higher quality studies suggests that high reflectivity coatings or materials offer ≈0.2 °C–0.6 °C cooling per 0.10 neighbourhood albedo increase, and that trees yield ≈0.3 °C cooling per 0.10 canopy cover increase, for afternoon clear-sky summer conditions. VCE of low vegetation and green roofs varies more strongly between studies. Both ACE and VCE exhibit a striking dependence on model choice and model scale, particularly for albedo and roof-level implementations, suggesting that much of the variation of cooling magnitudes between studies may be attributed to model physics representation. We conclude that evaluation of the base case simulation is not a sufficient prerequisite for accurate simulation of heat mitigation strategy cooling. We identify a three-phase framework for assessment of the suitability of a numerical model for a heat mitigation experiment, which emphasizes assessment of urban canopy layer mixing and of the physical processes associated with the heat reduction implementation. Based on our findings, we include recommendations for optimal design and communication of urban heat mitigation simulation studies.
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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 | 0,017 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».