使用机器学习和地表温度数据模拟城市热岛足迹

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城市热岛是当前城市环境、人居环境的热点研究问题之一。城市热岛足迹(SUHIF)是指城市升温(或降温)效应叠加在背景温度场上间接导致周围郊区地表温度(LST)改变的现象。当前针对SUHIF的模拟方法主要有两类:一类是侧重模拟足迹距离D的指数拟合法,另一类是侧重模拟整体空间形态的几何指标方法。本文使用机器学习技术和地表温度数据对SUHIF进行模拟,旨在为SUHIF的模拟研究提供一种方法与思路借鉴。具体内容包括:(1)使用机器学习技术设计、构建并训练机器学习模型;(2)分析比较机器学习模型与指数拟合模型的模拟能力;(3)使用最佳机器学习模型对案例城市进行应用测试。研究结果表明:(1)在现有数据及训练条件下,使用简单机器学习建模得到的最优模型为ANN(15-BR),而使用特征工程结合机器学习建模得到的最优模型为可优化k NN和ANN(10-LM)组成的串联模型。其中ANN(15-BR)是以15个神经元、贝叶斯正则化算法训练的人工神经网络模型;可优化k NN是可优化k最邻近模型,其邻点个数为4,距离度量指标为相关性,距离权重为等距离;ANN(10-LM)是以10个神经元、Levenberg-Marquardt算法训练的人工神经网络模型;(2)机器学习技术对于提升足迹距离D的模拟精度效果明显,三种模型中使用特征工程和机器学习方法建立的模型综合模拟效果最佳;(3)对12个案例城市的SUHIF形态可视化模拟显示,该机器学习模型具备良好的数据适用性,且模型可用于足迹形态空间精度的提升。
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