Observed determinants of urban outdoor thermal exposure during hot summer and snowy winter periods in a humid continental climate
Notice bibliographique
Résumé
• Mobile biometeorological station MaRTy used for data collection in Guelph, Canada • Mean radiant temperature determined from 6-direction shortwave and longwave radiation • Shade strongly reduces daytime heat exposure but slightly increases it at night • Snow cover in winter generates solar reflection warming and longwave cooling at night • Recommendations for street design and maintenance for both hot and cold weather Many cities in the midlatitudes experience both extreme heat and cold, and pedestrians are exposed to thermal extremes that cause bodily stress. With growing urban populations, city design that contributes to mitigating summer heat while reducing winter cold exposure is increasingly important. Pedestrian thermal exposure depends on several microclimatic factors, including shortwave and longwave radiation absorption, which can be quantified by the mean radiant temperature ( T mrt ). Limited research has been conducted on the radiative components of thermal exposure in hot, humid summers and cold, snowy winters. We gathered micrometeorological data from diverse urban sites and in multiple seasons in Guelph, Canada, using a mobile human-biometeorological weather station ( MaRTy cart) that applies the six-directional method to determine T mrt . Seasonal datasets were analysed and compared to examine the drivers of thermal exposure and recommend strategies for mitigating heat and cold stress. In summer, shade is the primary factor that reduces daytime heat exposure and it slightly increases nighttime heat exposure. Enhanced pervious ground cover is a secondary factor day and night. In winter, reduced shade alleviated daytime cold exposure, while snow cover provided daytime benefits from increased solar reflections and post-sunset penalties associated with reduced longwave radiation from low snow surface temperatures.
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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) | 0,000 | 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 ».