ANALYSIS OF THE URBAN HEAT ISLAND USING MICROCLIMATE SIMULATION FOR URBAN QUARTER
Notice bibliographique
Résumé
This study demonstrates that the development of green infrastructure is an important task in the formation of ur-ban planning strategies to reduce the effect of the urban heat island and improve the ecosystem of the city. Simulation is an effective method for studying the complex mechanisms of urban climate formation at the stage of urban planning. The purpose of this study is to assess the severity of the urban heat island in relation to the quarter, taking into ac-count various scenarios of its landscaping, using modern simulation tools. Based on modeling in the ENVI-met soft-ware and computing complex of the thermal conditions of the quarter on the hottest days, its high thermal heterogenei-ty was established. The maximum temperature values are noted in roads and soils, the minimum – in green areas. The temperature conditions of the quarter changes over time. Exceeding the average temperature of the urban quarter ter-ritory over the average temperature in green areas means the possibility of forming an urban heat island. The calcula-tion established that most of the quarter is located in the urban heat island zone. This is also confirmed by an increase in air temperature in an urbanized area. Recommendations are given to mitigate the urban heat island. Based on the results of the thermal simulation of the quarter, it was established that the most effective solution compared to the orig-inal model is an increase in the area of lawn grass and shrubs by 10%, an increase in the area of trees by 12% and a decrease in asphalt pavements of paths and sites by 5.7%. Such a solution maximizes the mitigation of the urban heat island and provides a high level of comfort for the urban environment. Further research will focus on the development of a multi-factor correlation-regression model to assess the mitigation effect of urban heat islands by means of improv-ing green infrastructure.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».