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A Machine Learning Method for Efficient Estimation of Ground-Level Air Temperature in Urban Areas
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内容提要
本研究提出了一种基于图像到图像深度神经网络的方法，用于高效估计城市地区的地面气温。该方法在速度和计算成本上优于传统数值模型，具有改善城市热舒适度的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于图像到图像深度神经网络的方法，用于高效估计城市地区的地面气温。
- 该方法在速度和计算成本上优于传统数值模型。
- 研究结果显示，该方法具有改善城市热舒适度的潜力。
- 城市热岛效应使得气温估计成为一个重要问题，尤其是在21世纪日益拥挤的城市中。
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