Impact of COVID-19-Related Traffic Slowdown on Urban Heat Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Governments around the world have implemented measures to slow down the spread of COVID-19, resulting in a substantial decrease in the usage of motorized transportation. The ensuing decrease in the emission of traffic-related heat and pollutants is expected to impact the environment through various pathways, especially near urban areas, where there is a higher concentration of traffic. In this study, we perform high-resolution urban climate simulations to assess the direct impact of the decrease in traffic-related heat emissions due to COVID-19 on urban temperature characteristics. One simulation spans the January–May 2020 period; two additional simulations spanning the April 2019–May 2020 period, with normal and reduced traffic, are used to assess the impacts throughout the year. These simulations are performed for the city of Montreal, the second largest urban centre in Canada. The mechanisms and main findings of this study are likely to be applicable to most large urban centres around the globe. The results show that an 80% reduction in traffic results in a decrease of up to 1 °C in the near-surface temperature for regions with heavy traffic. The magnitude of the temperature decrease varies substantially with the diurnal traffic cycle and also from day to day, being greatest when the near-surface wind speeds are low and there is a temperature inversion in the surface layer. This reduction in near-surface temperature is reflected by an up to 20% reduction in hot hours (when temperature exceeds 30 °C) during the warm season, thus reducing heat stress for vulnerable populations. No substantial changes occur outside of traffic corridors, indicating that potential reductions in traffic would need to be supplemented by additional measures to reduce urban temperatures and associated heat stress, especially in a warming climate, to ensure human health and well-being.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».