Increasing tree canopy lowers urban air temperature by up to 1.5 °C in heat-prone areas
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Notice bibliographique
Résumé
Urban heat islands (UHIs) exacerbate thermal stress, disproportionately affecting communities with limited tree cover. While satellite-derived land surface temperature ( $$T{\rm{s}}$$ ) is widely used to assess urban heat, it often overestimates conditions compared to air temperature ( $$T{\rm{a}}$$ )—the metric more relevant to human thermal comfort. Despite this discrepancy, relatively few studies have leveraged $$T{\rm{a}}$$ to quantify the cooling effect of tree canopy in heat-prone areas. Using a citywide network of high-accuracy air temperature sensors and high-resolution satellite data during a heatwave, we first show that surface UHI (SUHI) overestimates urban heat by a factor of two, with SUHI averaging 8.9 °C ± 1.2 vs 4.6 °C ± 1.1 for canopy UHI. We find that tree canopy cover is the dominant cooling factor, explaining 67% of the spatial variation in $$T{\rm{a}}$$ . Notably, a 10% increase in tree canopy reduces air temperature by 0.8 °C, while a 30% increase lowers it by as much as 1.5 °C. These findings underscore the essential role of urban greening in mitigating extreme heat, reinforcing the need for targeted tree-planting strategies in vulnerable neighborhoods. By bridging remote sensing with in-situ temperature observations, our study highlights the urgency of integrating air temperature–based UHI assessments into urban planning and climate adaptation policies. Expanding tree canopy coverage is a scalable, nature-based solution for enhancing urban resilience, and this work directly quantifies its impacts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle