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Enregistrement W4249154047 · doi:10.2172/1564053

Heat Island Mitigation Assessment and Policy Development for the Kansas City Region

2019· report· en· W4249154047 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLawrence Berkeley National Laboratory · 2019
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryConcordia UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceEvapotranspirationVegetation (pathology)Urban heat islandWeather Research and Forecasting ModelElectricityGeographyPopulationHydrology (agriculture)Agricultural economicsEnvironmental engineeringMeteorologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lawrence Berkeley National Laboratory partnered with Mid-America Regional Council (MARC) to quantify the costs and benefits from the adoption of urban heat island (UHI) countermeasures in the Kansas City region (population 1.5 million), and identify the best regional implementation pathway for MARC. The team selected cool (high-albedo) roofs and increased vegetation as the two countermeasures to evaluate. For vegetation, there were two strategies: (1) planting new trees to shade building surfaces, and (2) increasing urban irrigation (a surrogate for the use of vegetation to manage stormwater) to increase evapotranspiration. Using the Weather Research and Forecasting (WRF) model we simulated selected weeks during summer time, across five years (2011 2015) representing a range of normal summer conditions. We also simulated six of the most intense heatwaves that occurred between 2004 and 2016. We found under typical summer conditions (non-heatwave) average daytime (07:00 19:00 local standard time) regional near-ground air temperature reductions of 0.08 and 0.28 C for cool roofs and urban irrigation, respectively. We calculated the building electricity, electricity cost, and emission savings that result from the reduction in outdoor air temperature (indirect savings) and found maximum regional annual indirect electricity savings of 42.8 GWh for cool roofs and 85.6 GWh for urban irrigationyielding maximum regional annual indirect electricity cost savings of $5.6M ($0.05/m2 roof) and $11.1M ($0.01/m2 irrigated land), respectively, and maximum regional annual CO2 savings of 43.4 kt and 80 kt, respectively.We next evaluated the building energy, energy cost, and emission savings from reducing direct absorbed radiation on the building surfaces using cool roofs and shade trees (direct savings). For cool roofs, we found regional annual direct energy cost savings of $10.9M ($0.15/m2 roof) with regional annual CO2 savings of 66.4 kt. For shade trees, the regional annual direct energy cost savings were $21M ($21/tree) with regional annual CO2 savings of 126 kt. We investigated cool roof cost premiums (the additional cost for selecting a cool roof product in lieu of a conventional roof product, estimated to be zero to $2.15/m2) and shade tree first costs (assumed to be $100 per tree). The regional cool roof cost premium was calculated using the regional roof area per roofing material type and the range of cool roof product premiums for each material type. The extra cost of selecting cool roofs across the region ranged from $4.33M to $87.1M, while the additional shade trees planted across the region were assumed to cost $102M. When we compared the regional annual direct cost savings to the regional cool-roof cost premium and the regional shade-tree first cost, we found regional simple payback times up to 8.0 years for cool roofs and 4.9 years for trees, respectively.Since this comprehensive assessment of UHI countermeasures is a valuable methodology for other local governments to apply, we developed a step-by-step guide for others to follow. Based on the benefits and costs of the UHI countermeasures, MARC will pursue the inclusion of these countermeasures in existing regional plans where they can complement other regional priorities for transportation, climate resiliency, clean air, and hazard mitigation. They hosted a local workshop in 2016 for stakeholders to introduce the topic and will continue to share these resources to further appropriate adoption of UHI countermeasures.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,277 · 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