Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
NN
Negin Nazarian
Author with expertise in Building Energy Efficiency and Thermal Comfort Optimization
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
2
h-index:
25
/
i10-index:
33
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

WRF-Comfort: simulating microscale variability in outdoor heat stress at the city scale with a mesoscale model

Alberto Martilli et al.Jun 27, 2024
Abstract. Urban overheating and its ongoing exacerbation due to global warming and urban development lead to increased exposure to urban heat and increased thermal discomfort and heat stress. To quantify thermal stress, specific indices have been proposed that depend on air temperature, mean radiant temperature (MRT), wind speed, and relative humidity. While temperature and humidity vary on scales of hundreds of meters, MRT and wind speed are strongly affected by individual buildings and trees and vary on the meter scale. Therefore, most numerical thermal comfort studies apply microscale models to limited spatial domains (commonly representing urban neighborhoods with building blocks) with resolutions on the order of 1 m and a few hours of simulation. This prevents the analysis of the impact of city-scale adaptation and/or mitigation strategies on thermal stress and comfort. To solve this problem, we develop a methodology to estimate thermal stress indicators and their subgrid variability in mesoscale models – here applied to the multilayer urban canopy parameterization BEP-BEM within the Weather Research and Forecasting (WRF) model. The new scheme (consisting of three main steps) can readily assess intra-neighborhood-scale heat stress distributions across whole cities and for timescales of minutes to years. The first key component of the approach is the estimation of MRT in several locations within streets for different street orientations. Second, mean wind speed and its subgrid variability are downscaled as a function of the local urban morphology based on relations derived from a set of microscale LES and RANS simulations across a wide range of realistic and idealized urban morphologies. Lastly, we compute the distributions of two thermal stress indices for each grid square, combining all the subgrid values of MRT, wind speed, air temperature, and absolute humidity. From these distributions, we quantify the high and low tails of the heat stress distribution in each grid square across the city, representing the thermal diversity experienced in street canyons. In this contribution, we present the core methodology as well as simulation results for Madrid (Spain), which illustrate strong differences between heat stress indices and common heat metrics like air or surface temperature both across the city and over the diurnal cycle.
0
Paper
Citation1
0
Save
0

Multi-city analysis of satellite surface temperature compared to crowdsourced air temperature

Marzie Naserikia et al.Nov 22, 2024
Abstract Many urban heat studies have been conducted on a city-by-city basis, primarily focusing on summer days, overlooking the broader impact of background climate, seasonality, and diurnal cycle. Moreover, in some cities where there is a lack of observational data on urban air temperature ( T a ), there has been a reliance on satellite-based land surface temperature (LST) to explore and predict the changes in near-surface thermal environments. However, it is still unclear how applicable LST is for exploring the temporal and spatial variation of air temperature across different seasons and background climates. To address these shortcomings, we used high-density crowdsourced T a observations and satellite imagery to characterise the temporal variability of city-wide T a and compare it with LST across 55 populated cities. Cities were selected according to the number of crowdsourced T a measurements, percentage of clear sky pixels and global coverage. Results show that the temporal trends of city-wide LST and T a agree more closely at night compared to daytime. During the day, the agreement is greater in winter, especially in colder climates. While the intra-urban spatial distribution of LST does not align with T a , the city-average values are highly correlated. However, the strength of this correlation differs by season and time of day and is further influenced by background climate. If city-average trends are of focus, LST can be used as an indicator for exploring air temperature variations over time, particularly at night. LST can also be used for winter days in cities with temperate and cold climates. However, its application for summer daytime requires more caution, especially in arid cities. These findings provide new insights into the application of satellite-derived LST for exploring city-average temperature trends and variability.
0
Paper
Citation1
0
Save