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Enregistrement W7139923821 · doi:10.71892/11143/1467

Role of urban trees in mitigating pedestrian heat exposure across diverse climates

2025· other· en· W7139923821 sur OpenAlexaboutno aff
Clément Nevers

Notice bibliographique

RevueUSherbrooke-PROD · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscale meteorologyMicroclimateUrban heat islandUrban climateAdvectionPopulationClimate changeClimate modelVegetation (pathology)Albedo (alchemy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities now host more than half of the world population and account for nearly three-quarters of global energy use. Their compact geometry, extensive use of impermeable low-albedo materials, and limited vegetation amplify urban heat and intensify the urban heat-island effect. In parallel, climate change is increasing the frequency and severity of heat waves, compounding risks to human health. Urban vegetation, especially trees, is often advanced as a prominent nature-based solution. Through shading and evapotranspiration, trees can lower surface and air temperatures and reduce radiative loads, while offering co-benefits. Yet these cooling effects are not uniform and can be offset by potential drawbacks, including ventilation obstruction, higher humidity, and reduced nocturnal radiative cooling. The net impact on thermal comfort depends strongly on background climate, tree form, canopy density, and surrounding urban morphology. Current knowledge remains fragmented, with most studies limited to single sites or simplified models that cannot capture the mechanistic interactions of vegetation within complex urban contexts. This thesis addresses this gap by developing a nested modeling framework coupling mesoscale meteorology with microscale simulations, enabling explicit quantification of the complex interactions between tree physiological responses, radiative exchanges, and advection effects under varying climatic conditions. The open-source solver urbanMicroclimateFoam is employed to resolve urban phenomena that govern tree-atmosphere interactions at neighborhood scale. Three representative urban contexts are studied: Montreal, Canada (continental), Singapore (tropical hot-humid), and Oujda, Morocco (arid hot-dry). Within each, multiple vegetation configurations are examined, including street trees or parks. Thermal comfort is assessed using the Universal Thermal Climate Index (UTCI), from which generalized assessment tools are developed. A cooling efficiency (CE) metric quantifies reductions in heat exposure relative to baseline conditions, while clustering identifies recurring spatiotemporal patterns to support targeted planning interventions. Results reveal that tree cooling varies strongly with climate and generates both local benefits and non-local trade-offs. In continental climate, trees reduce thermal stress by up to 8 °C UTCI locally (CE of -50%) but obstruct ventilation corridors, causing non-local heating up to +3 °C UTCI (CE of +25%). In tropical climate, high background humidity limits the comfort benefits of transpiration, yet shading still provides local reductions up to 8 °C UTCI (−40% CE), but non-local heating reaches up to +6 °C UTCI (+35% CE). In arid climate, transpiration is particularly effective when water is sufficient, achieving only positive impact of −50% CE locally and −15% non-locally. However, drought trees lead to non-local heating up to +15% CE. Across all cases, tree arrangement and canopy density are essential to control local cooling and non-local heating effects. Additional simulations apply the three climatic conditions to a common idealized geometry, isolating how background climate alone governs tree cooling effect and spatial extent. The work concludes that trees remain a key adaptation strategy, but their effectiveness is context-specific and requires climate-sensitive design guidelines. Future perspectives include extending analyses to long-term climate scenarios, integrating complementary heat mitigation strategies, enriching guidance for city dwellers and planners, and assessing socio-economic and ecological co-benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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