Ecoroof and WRF Model Evaluation for Canadian Climate Model Development
Notice bibliographique
Résumé
Green roofs can mitigate urban heat, reduce building energy use, reduce stormwater runoff and contribute to biodiversity and urban livability. To effectively evaluate their impact, green roofs must be incorporated into urban climate models, where reliable green roof models provide critical surface boundary conditions for city-scale adaptation simulations. Consequently, it is essential to test these models to ensure accurate and dependable results.This research evaluates two green roof models—EnergyPlus’ Ecoroof module and the model embedded in the multi-layer urban scheme within the Weather Research and Forecasting (WRF) model—to determine their effectiveness in simulating the green roof energy balance for Canadian climate conditions. Specifically, we investigate: (1) which model more accurately simulates green roof energy balance and (2) the key parameters driving differences in model outputs. Using observations collected from a green roof test array in London, Ontario, during the summers and autumns of 2014 and 2016, the modeled surface temperature (Tsurf), latent heat flux (Qe) and soil heat flux (Qg) are evaluated through statistical analyses and sensitivity assessments.Preliminary results from the EnergyPlus model for Qe, Qg and Tsurf show overall index of agreement (dr) values of 0.59, 0.69 and 0.78, respectively, with variability between years. The tested periods in 2014 show higher dr ranges for all variables—0.50 to 0.81 for Qe, 0.60 to 0.70 for Qg, and 0.72 to 0.90 for Tsurf —while 2016 exhibits lower dr values, with some periods dropping below 0.50 for Qe and Tsurf. Key parameters influencing the model’s performance include LAI, minimum stomatal resistance, soil specific heat, soil thickness, and soil water content. These findings support integrating green roof models into urban climate frameworks, highlighting their role in heat adaptation and sustainable design.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».