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Enregistrement W4200019659 · doi:10.1088/1742-6596/2069/1/012057

Importance of Microscale Climate Simulations in City Scale Overheating Assessments

2021· article· en· W4200019659 sur OpenAlexaffabout
Chang Shu, Abhishek Gaur, Michal Bartko, Abdelaziz Laouadi, Lili Ji, Michael Lacasse, L Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverheating (electricity)Environmental scienceMeteorologyMicroscale chemistryUrban heat islandHeat waveClimatologyPhoenixWind speedAtmospheric sciencesHorizontal resolutionDownscalingClimate changeGeographyMetropolitan areaPrecipitationGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study demonstrates the importance of high-resolution climate simulations when conducting city-scale outdoor heat wave alert and indoor overheating assessments. This is done by modelling urban climate of the Ottawa and Montreal cities at 1 km and 25 km, typical for regional climate modelling respectively, over the summer of 2018 when an extreme heat event caused around 100 deaths in these cities. It is shown that urban climate characteristics (higher temperatures, lower wind speeds, lower relative humidity in the urban core than surroundings) are better simulated at 1 km than at 25 km spatial resolution. Indoor conditions are simulated for an archetype model of a single detached house using EnergyPlus software for two locations within the cities: a) city center and b) airport location. It is shown that the simulated indoor air temperature in the building is highly correlated with the outdoor air temperature. Furthermore, it is found that the maximum indoor air temperature difference of the city center and the airport can be as high as 8°C in Montreal and 9°C in Ottawa. Such intra-urban differences in overheating in buildings will be ignored if microscale simulations are not performed, highlighting their importance for building overheating assessments in cities.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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