Different urban heat mitigation strategies are optimal day versus night and for distinct synoptic weather types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme heat is projected to increase in frequency and intensity. Commonly applied infrastructure-based urban heat mitigation strategies, including greenery and reflective materials, have the potential to reduce heat exposure. However, there has been limited assessment of the cooling efficacy of these strategies as a function of synoptic weather type, neighbourhood morphology, and time of day. Using a neighbourhood-resolving mesoscale meteorological model, the urbanised Weather Research and Forecasting model, the dependence of heat mitigation cooling efficacy in Toronto, Canada during daytime versus nighttime is assessed as a function of the following: 1) weather type, using the spatial synoptic classification (SSC); and 2) local built structure and cover, using the local climate zone (LCZ) scheme. Heat mitigation efficacy is quantified by changes in three metrics: land surface temperature, air temperature, and Humidex. Large increases to rooftop albedo resulted in the greatest daytime reductions in air and surface temperatures, and Humidex. Replacing impervious surfaces with low vegetation provided the greatest nighttime reductions of temperature and Humidex. These results indicate that different heat mitigation infrastructures excel for cooling during daytime, when the highest temperatures occur, versus nighttime, when the largest heat island intensity prevails. These findings are consistent for the weather type exhibiting the highest Humidex, moist tropical, when reduction of heat exposure is most critical. The greatest daytime cooling was found during the sunny dry moderate SSC type. The largest nocturnal cooling occurred during the dry polar weather conditions, which were characterised by the lowest nighttime downwelling longwave radiation. Vegetation and albedo-based heat mitigation strategies yielded the greatest cooling when implemented in LCZs with greater impervious fraction. These results highlight the potential importance of tailoring heat mitigation strategies to prevailing synoptic weather conditions, local neighbourhood morphology, and the time of day when cooling is most needed, to maximise cooling benefits.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».