Maximizing the pedestrian radiative cooling benefit per street tree
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor heat stress is a growing problem in cities during hot weather. City planners and designers require more pedestrian-centered approaches to understand sidewalk microclimates. Radiation loading, as quantified by mean radiant temperature (TMRT), is a key factor driving poor thermal comfort. Street trees provide shade and consequently reduce pedestrian TMRT. However, placement of trees to optimize the cooling they provide is not yet well understood. We apply the newly-developed TUF-Pedestrian model to quantify the impacts of sidewalk tree coverage on pedestrian TMRT during summer for a lowrise neighbourhood in a midlatitude city. TUF-Pedestrian captures the detailed spatio-temporal variation of direct shading and directional longwave radiation loading on pedestrians resulting from tree shade. We conduct 190 multi-day simulations to assess a full range of sidewalk street tree coverages for five high heat exposure locations across four street orientations. We identify street directions that exhibit the largest TMRT reductions during the hottest periods of the day as a result of tree planting. Importantly, planting a shade tree on a street where none currently exist provides approximately 1.5–2 times as much radiative cooling to pedestrians as planting the same tree on a street where most of the sidewalk already benefits from tree shade. Thus, a relatively equal distribution of trees among sun-exposed pedestrian routes and sidewalks within a block or neighbourhood avoids mutual shading and therefore optimizes outdoor radiative heat reduction per tree during warm conditions. Ultimately, street tree planting should be a place-based decision and account for additional environmental and socio-political factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».