基于WRF的广州-佛山城市群1km绿色屋顶降温缓解数据集（2020年）

基于WRF的广州-佛山城市群1km绿色屋顶缓解数据集包括在2020年夏季极端高温事件下，绿色屋顶对不同的城市形态数据（局地气候分区和网格化城市冠层参数）的高温缓解时空差异。其中，grass/sedum_once/twice_LCZ是基于局地气候分区数据，种植草地/景天科植物且每天灌溉一次/两次的屋顶；grass/sedum_once/twice_UCP是基于1km网格化城市冠层参数数据，种植草地/景天科植物且每天灌溉一次/两次的屋顶。每个数据文件记录了对应城市形态数据、植被类型和灌溉次数下的近地表空气温度（T2）模拟值和体感温度（UAT）模拟值，单位为℃。The WRF-based 1 km green roof mitigation dataset for the Guangzhou-Foshan urban agglomeration characterizes the spatiotemporal differences in high-temperature mitigation effects of green roofs across different urban morphology datasets (local climate zones and gridded urban canopy parameters) during the 2020 summer extreme high-temperature event. Specifically, grass/sedum_once/twice_LCZ refers to roofs planted with grass or sedum and irrigated once or twice daily based on local climate zone data; grass/sedum_once/twice_UCP refers to roofs planted with grass or sedum and irrigated once or twice daily based on 1 km gridded urban canopy parameter data. Each data file records the simulated near-surface air temperature (T2) and simulated apparent temperature (UAT) under the corresponding urban morphology dataset, vegetation type and irrigation frequency, with the unit of ℃.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于WRF模型模拟了2020年广州-佛山城市群1km分辨率下绿色屋顶对城市热岛的降温缓解效果，涵盖不同植被类型（草地和景天科植物）和灌溉次数（一次或两次）对近地表空气温度和体感温度的影响。数据集通过对比局地气候分区和网格化城市冠层参数，量化了绿色屋顶在极端高温事件中的时空差异，模拟结果与观测数据相关性高（相关系数>0.9），适用于城市气候和热环境研究。