Blue/green infrastructures: a dual solution for urban heat island and urban flooding
Notice bibliographique
Résumé
This review critically examines the interplay between green and blue infrastructures, urban heat island (UHI) effects, and urban flooding. By synthesizing recent findings from 2009 to 2024, we explore how using green and blue infrastructures mitigating UHI and urban flood events. We delve into the characteristics and effectiveness of various green and blue infrastructure solutions, including green roofs, bioswales, and wetlands. The analysis reveals that UHI significantly exacerbates urban flooding disasters. Despite advancements in understanding the effect of blue and green infrastructures, significant gaps remain in the literature. Notably, long-term impact assessments and comprehensive evaluations of existing mitigation strategies are scarce. This highlights the urgent need for targeted research and the development of adaptive management practices to enhance UHI and flood prediction and management in urban settings. Future investigative pursuits should integrate the simultaneous ramifications of UHIs and urban pollution islands to proficiently inform urban planning strategies. The review emphasizes the importance of interdisciplinary approaches, integrating hydrology, climatology, urban planning, and technology. By consolidating existing research, this review serves as a valuable resource for researchers and policymakers, enriching the current body of knowledge and providing clear directions for future investigations in urban disaster management.
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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 ».