Health assessment and mitigating solutions to heat-pollution induced by urban traffic
Notice bibliographique
Résumé
In the context of global warming , urban heat island (UHI) effect is increasing with the rapid urbanization. As a major driver of urbanization, urban transportation sector emits tremendous heat, which intensifies the UHI and further increases the health risks. Meanwhile, under the impact of UHI, emissions of nitrogen oxides and other gases react to generate tropospheric ozone and other harmful pollutants, further degrading urban air quality and posing immense health threats. Therefore, real-time assessment of urban traffic related heat and pollution coupled health risks are imperative, further providing reasonable suggestions of mitigation measures . This study aims to develop a coupled hazard-vulnerability-exposure framework to obtain the hourly spatiotemporal patterns and real-time zoning of health risks from urban traffic. Four districts in Suzhou city are selected as study area, including Wu Zhong, Hu Qiu, Gu Su, and Xiang Cheng districts. Targeted risk alleviation strategies are proposed by reducing vulnerabilities based on blue and green infrastructures , medical infrastructures, and real time shade. Results showed that two peak risk hours were 11:00 and 15:00, with high risks of 49.1% across the study area. Peak risks in central zones were 1.8 times of those in peripheral regions. Medical infrastructure had the largest influence on vulnerability mitigation, followed by green infrastructure. The impact of real-time shading on reducing health hazards substantially increased during sunrise and sunset periods, thus the shading structures or tall trees within traffic zones can be augmented. This work can provide insights into developing urban health risk management and regulation strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».