Adaptive Urban Heat Mitigation Through Ensemble Learning: Socio-Spatial Modeling and Intervention Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Urban Heat Islands (UHIs) are intensifying under climate change, exacerbating thermal exposure risks for socially vulnerable populations. While the role of urban environmental features in shaping UHI patterns is well recognized, their differential impacts on diverse social groups remain underexplored—limiting the development of equitable, context-sensitive mitigation strategies. To address this challenge, we employ an interpretable ensemble machine learning framework to quantify how vegetation, water proximity, and built form influence UHI exposure across social strata and simulate the outcomes of alternative urban interventions. Drawing on data from 1660Dissemination Areas in Vancouver, we model UHI across seasonal and diurnal contexts, integrating environmental variables with socio-demographic indicators to evaluate both thermal and equity outcomes. Our ensemble AutoML framework demonstrates strong predictive accuracy across these contexts (R2 up to 0.79), providing reliable estimates of UHI dynamics. Results reveal that increasing vegetation cover consistently delivers the strongest cooling benefits (up to 2.95 °C) while advancing social equity, though fairness improvements become consistent only when vegetation intensity exceeds 1.3 times the baseline level. Water-related features yield additional cooling of approximately 1.15–1.5 °C, whereas built-form interventions yield trade-offs between cooling efficacy and fairness. Notably, modest reductions in building coverage or road density can meaningfully enhance distributional justice with limited thermal compromise. These findings underscore the importance of tailoring mitigation strategies not only for climatic impact but also for social equity. Our study offers a scalable analytical approach for designing just and effective urban climate adaptations, advancing both environmental sustainability and inclusive urban resilience in the face of intensifying heat risks.
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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 ».