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Enregistrement W4400362404 · doi:10.1038/s44284-024-00091-z

Mitigating urban heat island through neighboring rural land cover

2024· article· en· W4400362404 sur OpenAlexaff
Miao Yang, Chen Ren, Haorui Wang, Junqi Wang, Zhuangbo Feng, Prashant Kumar, Fariborz Haghighat, Shi‐Jie Cao

Notice bibliographique

RevueNature Cities · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban heat islandLand coverUrban climateUrbanizationEnvironmental scienceRural areaGeographyEnvironmental planningLand useEnvironmental resource managementCivil engineeringMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, the deteriorating Urban Heat Island (UHI) effect poses a significant threat to human health and undermines ecosystem stability. UHI mitigation strategies have been investigated and utilized extensively within cities by the provision of green, blue or gray infrastructures. However, urban land is precious and limited for these interventions, making it challenging to address this issue. Neighboring rural land cover may serve as a cooling source and have a great potential to mitigate UHI through processes such as heat absorption and circulation. This study aims to address the following questions: (1) what is the location of neighboring rural land cover to effectively mitigate UHI for the entire city and (2) what are the key parameters of the landscape. We investigated the quantitative and qualitative relationships between rural land cover and UHI, drawing on geographical and environmental data from 30 Chinese cities between 2000 and 2020. We found that the rural land cover extending outward from the urban boundary, approximately half of the equivalent diameter of city, had the most pronounced impact on UHI mitigation. The number and adjacency of landscape patches (a patch is a homogeneous and nonlinear basic unit of a landscape pattern, distinct from its surroundings) emerged as two key factors in mitigating UHI, with their individual potential to reduce UHI by up to 0.5 °C. The proposed recommendations were to avoid fragmentation and enhance shape complexity and distribution uniformity of patches. This work opens new avenues for addressing high-temperature urban catastrophes from a rural perspective, which may also promote coordinated development between urban and rural areas.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations144
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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