Explicating the Urban Heat Island phenomenon using in-situ sensors
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, defined as long-term changes in global temperature and weather patterns primarily due to anthropogenic activities, affects ecosystems, biodiversity, and human health.As a result, urban populations are particularly at risk of heat-related illnesses, exacerbated by the Urban Heat Island (UHI) effect.Most UHI studies have utilized remotely sensed temperature data due to their easy availability and accessibility, but they only detect surface temperature differences and have been shown to portray urban areas as warmer than they actually are.In contrast, in-situ sensors can measure ambient air temperature, which impacts thermal comfort and is directly related to cardiovascular mortality.Currently, UHI can only be accurately measured using conventional in-situ weather stations, such as those operated by Environment and Climate Change Canada (ECCC).However, newer crowdsourced and Volunteered Geographic Information (VGI) approaches, such as using low-cost sensors, when combined with geographic technologies, have the potential to usher in a new era of micro-scale climate studies.This thesis aims to assess the effectiveness of in-situ sensors in capturing and estimating UHI intensity within Canada.Through an extensive review of literature, the advantages of conventional and crowdsourced in-situ temperature data sources over other sources are identified.Furthermore, the challenges of utilizing data from in-situ sensors for UHI studies are also analysed.The analysis highlights the importance of considering spatial representativeness of in-situ sensors, whether conventional or crowdsourced, due to its influence on estimating UHI intensity.Overall, this thesis expands the current understanding of utilizing in-situ sensors to study UHI dynamics, which benefits policy-making and urban planning initiatives that aim to mitigate the adverse impacts of UHI and improve the resilience of cities to climate change.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».