High-resolution Assessment of Heat Mitigation Strategies in the City of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Toronto is vulnerable to the negative impacts of extreme heat episodes, due to its high density of buildings, regular summertime heat episodes, and complex weather patterns influenced by Lake Ontario. As warming trends are anticipated to continue, the number of extreme heat days (warmer than 30 OC) will also increase. A high frequency of extreme heat days is associated with increased heat related mortality. Despite this, studies assessing strategies of heat mitigation in Toronto, which involve implementing infrastructure to reduce heat hazards, are currently limited. Using the mesoscale (~ 1 km resolution) climate model, Weather Research and Forecasting (WRF), various heat mitigation strategies, including addition of vegetation and high albedo surfaces, are explored. To quantify the impacts of urbanization, we modelled climatic conditions in the Toronto region with and without urban development. This step established that under the same boundary conditions, the presence of urban features significantly increases diurnally averaged temperatures in Toronto by as much as 4 oC. Having established that urbanization has led to higher temperatures, we then modelled the impacts of adding cool roofs and vegetation to urbanized Toronto simulations, finding that having 80% vegetation in all grid cells significantly reduces day-time diurnal temperatures. Lastly, our project will include a novel addition of street trees into WRF, allowing users to calculate tree-building interactions, including evapotranspiration and radiation trapping effects. The results of this study will be used in real time by building simulation teams to determine which mitigation strategies will best prevent overheating.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».