Global investigation of pedestrian-level cooling and energy-saving potentials of green and cool roofs in 43 megacities
Notice bibliographique
Résumé
• A coupled approach combining a microclimatic model and energy simulation is proposed. • Green roofs demonstrate a significant cooling effect at the pedestrian level. • Open layouts are more suitable for implementing roof-level strategies for cooling. • Cool roofs are less effective in saving energy in higher-latitude regions. • Green roofs consistently provide energy savings for both cooling and heating. Green roofs and cool roofs are emerging as two potential solutions to combat the negative impacts of urban warming in the context of climate change. However, the existing body of research has not clearly established the connection between the local built environment and the effectiveness of these solutions. Moreover, a lack of standardized methodologies for integrating micro-scale climatic data has impeded the precision of modeling endeavors. In light of these knowledge gaps, an extensive study was conducted across 43 megacities to evaluate the impact of green and cool roofs on reducing urban temperatures and building energy consumption. A novel integrated approach, combining a micro-level computational fluid dynamics (CFD) model and a building energy simulation method, was used. The results reveal that both cool and green roofs moderately cool pedestrian areas, with green roofs slightly outperforming cool roofs, reducing temperatures by an average of 0.10 °C. Delhi reported the highest cooling effect from green roofs at 0.80 °C, while Beijing recorded the top cooling performance from cool roofs at 0.23 °C. Cool roofs showed significant cooling energy savings, from 5.4 to 63.8 kWh/m 2 /year, particularly in sun-drenched cities like Bangalore, Dhaka, and Ahmedabad, albeit their inability to save heating energy in higher latitudes. Conversely, green roofs provided consistent energy savings, typically from 1.1 to 7.3 kWh/m 2 /year, with Dhaka exhibiting the highest energy-saving amount. Additionally, the study also identified that urban morphology influences the effectiveness of these strategies. The cooling effect becomes less noticeable with increasing building height, and open layouts are more conducive to roof-level strategies. The findings from this study will help optimize the implementation of these strategies in different climates and built environments, contributing to efforts to mitigate global climate change and enhance urban livability.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».