100m climate and heat stress information up to 2100 for 142 cities around the globe
Notice bibliographique
Résumé
Related publication: Souverijns, N., Lauwaet, D., Lejeune, Q., Kropf, C.M., Lam Yeung, K., Nath, S., Schleussner, C.F., 2026. 100 m climate and heat stress data up to 2100 for 142 cities around the globe. Data in Brief, 65, 112497. https://doi.org/10.1016/j.dib.2026.112497 Related dashboard: https://climate-risk-dashboard.climateanalytics.org/ A zip archive of decadal climate, heat stress and impact indicators for 142 cities around the world obtained using the UrbClim model. Information is available at 100m resolution for each decade up to 2100 for three future clilmate scenarios (including climate model uncertainty): Current Policies Shifting Pathways Delayed Action / Gradual Strengthening The cities are listed in the table below and are offered in separate zip archives per country. The scripts to process the model data can be found in python_scripts.zip Country City Country City Country City Country City Albania Tirana France Nantes Japan Tokyo Singapore Singapore Argentina Buenos Aires Nice Jordan Amman Slovakia Bratislava Australia Melbourne Paris Kenya Nairobi Kosice Sydney Strasbourg Latvia Riga Slovenia Ljubljana Austria Graz Toulouse Lithuania Klaipeda Somalia Mogadishu Vienna Germany Berlin Vilnius South Africa Cape Town Bangladesh Dhaka Cologne Luxembourg Luxembourg Tschwane Belgium Antwerp Dusseldorf Mexico Mexico City Spain Alicante Brussels Frankfurt am Main Montenegro Podgorica Barcelona Charleroi Hamburg Morocco Marrakesh Bilbao Ghent Leipzig Rabat Madrid Liege Munich Netherlands Amsterdam Malaga Bosnia & Herzegovina Sarajevo Ghana Accra Rotterdam Murcia Brazil Curitiba Greece Athens Utrecht Palma de Mallorca Salvador Thessaloniki New Zealand Auckland Sevilla Bulgaria Sofia Hungary Budapest Nigeria Lagos Valencia Varna Debrecen North Macedonia Skopje Sweden Goteborg Canada Toronto Gyor Norway Oslo Stockholm Chile Santiago Miskolc Pakistan Islamabad Switzerland Basel China Hong Kong Pecs Karachi Geneva Nanjing Szeged Peru Lima Zurich Columbia Bogota Iceland Reykjavik Poland Gdansk Turkey Istanbul Croatia Split India Chennai Krakow United Arab Emirates Dubai Zagreb Indonesia Jakarta Lodz United Kingdom Birmingham Czech Republic Prague Iran Teheran Warsaw Edinbugh Denmark Copenhagen Ireland Dublin Wroclaw Glasgow Egypt Cairo Italy Bari Portugal Lisbon Leeds Estonia Tallinn Bologna Porto London Tartu Genoa Romania Brasov Newcastle Ethiopia Addis Abeba Milan Bucharest United States Houston Finland Helsinki Naples Cluj Napoca Los Angeles France Bordeaux Padua Russia Moscow New York Lille Palermo Saudi Arabia Medina Phoenix Lyon Rome Senegal Dakar Vietnam Ho Chi Minh Marseille Trieste Serbia Belgrado Montpellier Turin Novi Sad The data is provided in both Geotiff and NetCDF format. A zip archive for each city is generated. Each zip file contains two folder: Geotiffs Netcdfs Each file has the following file structure: [indicator_filename]_[decade]_[climate_scenario]_[uncertainty]_[projection].[format] Indicator name (a defintion for each indicator can be found in the publication above): Indicator (full definition in Souverijns et al. (in review) Indicator filename Average daily maximum temperature T2M_daily_mean_max Average daily minimum temperature T2M_daily_mean_min Average daily temperature T2M_mean Maximum temperature of the warmest month MTWM Maximum temperature of the coolest month MTCM Daytime Urban Heat Island T2M_daily_mean_max_topography Nighttime Urban Heat Island T2M_daily_mean_min_topography Annual heatwave days heatwave_days Annual heat-wave magnitude index daily (HWMId) HWMI Annual number of days exceeding [25°C; 30°C; 35°C] T2M_dayover25; T2M_dayover30; T2M_dayover35 Annual number of nights exceeding [20°C; 25°C; 28°C] T2M_nightover20; T2M_nightover25; T2M_nightover28 Annual cooling degree hours cooling_degree_hours Annual number of days WBGT > [25°C; 28°C; 29.5°C; 31°C] WBGT_dayover25; WBGT_dayover28; WBGT_dayover295; WBGT_dayover31 Annual number of nights WBGT > [25°C; 28°C] WBGT_nightover25; WBGT_nightover28 Annual number of hours WBGT > [25°C; 28°C; 29.5°C; 31°C] WBGT_hourover25; WBGT_hourover28; WBGT_hourover295; WBGT_hourover31 Annual lost working hours for intense activities LWH_int Annual lost working hours for moderate activities LWH_mod Annual lost working hours for light activities LWH_light Population exposed to heatwave warning days population_exposed_heatwave Population exposed to heat stress days (WBGT > [25°C; 28°C; 29.5°C; 31°C]) population-exposed-WBGTover25; population-exposed-WBGTover28; population-exposed-WBGTover295; population-exposed-WBGTover31 Decade: 2011-2020; 2021-2030;...;2091-2100 Climate scenario: Climate scenario Climate scenario in filename Current Policies CurPol Delayed Action / Gradual Strengthening GS Shifting Pathways SP Uncertainty: Uncertainty Uncertainty filename Median of the climate scenario ensemble ensmean 5th percentile of the climate scenario ensemble enspctl05 95th percentile of the climate scenario ensemble enspctl95 Projection: The Geotiffs and NetCDFs are always provided in a local projection depending on the country / continent (This can be retrieved from the metadata of the files). Furthermore, the Geotiffs are also provided in EPSG:4326 which is then denoted in the filename Format: Format Extension Geotiff .tif NetCDF .nc
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,066 |
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 ».