Shade Mapping for UBC Vancouver Neighbourhood Climate Adaptation and Community Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Shade is important to urban environments as they provide comfort, reduce heat-related stress, and enhance overall wellbeing. This report presents a comprehensive study on shade mapping for Neighbourhood climate adaptation and community wellbeing within the University of British Columbia Vancouver (UBCV) campus. The primary objectives are to develop methodologies for shade mapping, identify areas with insufficient shade coverage, and provide actionable recommendations for improving shade distribution. Using high-resolution LiDAR data and sun position data, a Digital Surface Model (DSM) was created to represent campus elevation, and hillshade analysis was employed to simulate shade coverage at 15-minute intervals. Findings reveal that pedestrian areas have the highest mean shade coverage (0.69507), while concrete areas such as buildings and structures have the lowest (0.434512). Significant variations exist across Neighbourhoods, with East Campus and Hampton Place showing high, consistent shade, while Stadium and UBlvd require improvement. Bus stations also exhibit variability in shade, with UBC Exchange Bay 8 having the lowest coverage (0.160035). Recommendations include enhancing shade consistency in pedestrian areas, providing shelters in open concrete spaces, and increasing shade in Neighbourhoods like Wesbrook Place and UBlvd. Limitations of the study include the hillshade method's inability to account for shaded areas underneath trees or structures and the need for ground-truth validation. Future work should explore 3D multipatch analysis, incorporate detailed tree inventory data, and integrate shade analysis into broader urban planning efforts. This methodology-driven research aims to inspire further enhancements to the campus environment, ensuring optimized shade coverage and contributing to a more comfortable and sustainable urban landscape.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».