The Cooling Effects of Campus Greenery at the University of British Columbia Campus
Notice bibliographique
Résumé
Heat waves have threatened many people’s health and affected people’s thermal comfort on the West Coast of Canada in recent years. Urban greenery is crucial in mitigating climate change issues by influencing the temperature in cities. Land surface temperature is a metric to understand energy change at a landscape scale, while the air temperature is not representative of its surroundings. Land surface temperature can be measured and calculated by using remote sensing technology. This technology can capture surface temperature data from satellite imagery, allowing for accurate measurements of temperature changes over time. The paper studied how urban greenery coverage affected land surface temperature and air temperature respectively at the University of British Columbia in July and August 2022. The study calculated land surface temperature from Landsat images and collected air temperature data from available sensors. Two linear regression models were built to illustrate relationships between urban greenery coverage and land surface temperature and air temperature respectively. The results revealed that with the increasing percentage of urban greenery coverage, the land surface temperature reduced. Deciduous trees showed the strongest ability to reduce land surface temperature, followed by modified grass-herb and coniferous trees. Areas that are classified as barren had the highest land surface temperature. However, there was no significant relationship between urban greenery coverage and air temperature. This study provides valuable information for urban planners and policymakers to design and implement effective green space strategies that can address climate change and human thermal comfort issues.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».