Thermal Stress Dynamics Across Local Climate Zones: A High-Resolution Analysis of Ireland's Future Climate
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is driving a global rise in temperatures. In Ireland, increasing temperatures pose a significant challenge, as residents are not naturally acclimated to extreme heat. The escalation of thermal risks is attributed to the accelerating pace of urbanization. Additionally, variations in land cover and urban environments lead to differing levels of thermal risk across regions.This study investigates the relationship between local climate zones (LCZs) and thermal stress (measured via the Universal Thermal Climate Index, UTCI) to inform heat risk mitigation in Ireland’s future development. High-resolution (~4 km) regional climate projections were generated by dynamically downscaling CMIP6 data using atmosphere-only and coupled atmosphere-ocean-wave regional climate models (RCMs). Outer domains (12 km for COSMO-CLM and 20 km for WRF) aligned with the Euro-CORDEX framework were nested to refine Ireland-specific projections. Data from a 30-year reference period (1981–2010) and three future 30-year periods (2021–2050, 2041–2070 and 2071–2100) were used for the analysis of the Irish climate for each of the four RCP-SSP scenarios. The estimated UTCI is subsequently analysed in tandem with LCZs.By evaluating the correlation between heat risk and LCZs, this research aims to inform climate-resilient planning and development in Ireland. The findings provide valuable insights for thermal risk mitigation strategies across different urban morphologies, particularly crucial as cities adapt to increasing thermal stress under climate change scenarios.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».