本研究提出了一种基于图像到图像深度神经网络的方法,以解决城市热岛效应下的气温估计问题。结果表明,该方法比传统模型更快速、成本更低,具有提升城市热舒适度的潜力。
今年已经两次刷新地球最热日纪录,城市热岛效应导致人口密集地区温度升高。历史上受到歧视的社区比富裕社区更热。建筑密度、建筑材料和绿地缺失是城市热岛效应的主要原因。解决方案包括使用自然元素和建筑特征减轻热岛效应,安装高效冷却系统和利用太阳能。城市规划需要改变,减少车辆使用,提供更好的城市规划,使城市能够在夜间降温。
根据Climate Central的研究,美国65个城市约有3400万人生活在感觉温度比没有城市扩张时高出至少8华氏度的地方。城市热岛效应是造成这种现象的原因之一,解决方法包括涂成浅色、种植树木和绿化屋顶等措施。
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