Modelling Four Neighbourhood-Scale Urban Forest Scenarios for 2050: Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Urban forests are increasingly recognized as important tools in climate change mitigation and adaptation, prompting many cities to set tree canopy cover targets. However, current gaps in knowledge include understanding relationships and the feasibility of maximizing benefits between urban greening and other climate actions, such as densification. This study offers a data-driven and manageable framework for assessing current and anticipated future urban forestry conditions using spatial tree and built-form models. Methods We spatially modelled 4 planting scenarios for increasing tree canopy cover by 2050 in a densifying neighbourhood in Vancouver, Canada, with low (< 10%) existing tree canopy. Results Based on mortality assumptions, we aged out and replaced 1,853 to 2,445 trees since 2020. We added 6,079 to 11,726 trees across the 4 scenarios (10,228 to 15,823 total), increasing canopy cover from 7% in 2020 to a maximum of 16% by 2050. Despite rigorous tree planting, we were unable to achieve a 30% canopy cover target at neighbourhood scale. Tree replacement due to mortality was a major contributor to decreased canopy cover and volume in future scenarios. The 31% to 34% reduction in future canopy cover due to the replacement of aged-out trees was driven by changes on private parcels. Conclusion Our systematic framework for generating and spatially modelling trees in a simulated future neighbourhood provides an opportunity for iteratively assessing multiple potential tree planting configurations. Future work for this project includes investigating social-ecological, outdoor shading, and building energy implications of various modelled urban forest strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».