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Enregistrement W4385578400 · doi:10.1007/s43762-023-00101-1

Urban cooling potential and cost comparison of heat mitigation techniques for their impact on the lower atmosphere

2023· article· en· W4385578400 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputational Urban Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionUniversity of Texas at AustinNational Aeronautics and Space AdministrationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésUrban heat islandEnvironmental scienceRoofGreen roofAlbedo (alchemy)MeteorologyWeather Research and Forecasting ModelAtmospheric sciencesVegetation (pathology)Urban climateThermal comfortMetropolitan areaUrban planningCivil engineeringGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cool materials and rooftop vegetation help achieve urban heating mitigation as they can reduce building cooling demands. This study assesses the cooling potential of different mitigation technologies using Weather Research and Forecasting (WRF)- taking case of a tropical coastal climate in the Kolkata Metropolitan Area. The model was validated using data from six meteorological sites. The cooling potential of eight mitigation scenarios was evaluated for: three cool roofs, four green roofs, and their combination (cool-city). The sensible heat, latent heat, heat storage, 2-m ambient temperature, surface temperature, air temperature, roof temperature, and urban canopy temperature was calculated. The effects on the urban boundary layer were also investigated. The different scenarios reduced the daytime temperature of various urban components, and the effect varied nearly linearly with increasing albedo and green roof fractions. For example, the maximum ambient temperature decreased by 3.6 °C, 0.9 °C, and 1.4 °C for a cool roof with 85% albedo, 100% rooftop vegetation, and their combination. The cost of different mitigation scenarios was assumed to depend on the construction options, location, and market prices. The potential for price per square meter and corresponding temperature decreased was related to one another. Recognizing the complex relationship between scenarios and construction options, the reduction in the maximum and minimum temperature across different cool and green roof cases were used for developing the cost estimates. This estimate thus attempted a summary of the price per degree of cooling for the different potential technologies. Higher green fraction, cool materials, and their combination generally reduced winds and enhanced buoyancy. The surface changes alter the lower atmospheric dynamics such as low-level vertical mixing and a shallower boundary layer and weakened horizontal convective rolls during afternoon hours. Although cool materials offer the highest temperature reductions, the cooling resulting from its combination and a green roof strategy could mitigate or reverse the summertime heat island effect. The results highlight the possibilities for heat mitigation and offer insight into the different strategies and costs for mitigating the urban heating and cooling demands.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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