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Combining CityGML files and data-driven models for microclimate simulations in a tropical city
Building and Environment ( IF 7.4 ) Pub Date : 2020-11-01 , DOI: 10.1016/j.buildenv.2020.107314
Shisheng Chen , Wen Zhang , Nyuk Hien Wong , Marcel Ignatius

Abstract This research first developed a solution to convert LOD 2 CityGML files to LOD 1 files. Then, by using LOD 1 files as geometric inputs, this study developed a python-based microclimate simulation program based on a customized machine learning algorithm to better understand the relationship between urban morphology and outdoor temperature. The integration with the 3D geometry makes this prediction model not only useful to the scientific research, but also as an urban planning tool for environmentally sustainable design. For model development, meteorological data and urban morphology features were used to predict the daily maximum temperature, daily minimum temperature, daily daytime average temperature and daily night-time average temperature. Voting regression (VOT) based on ordinary least square and random forests was used as the regression model. The average CV-R2 and the CV-RMSE predicted by VOT for the outdoor air temperature were 0.84 and 0.52 °C . Compared with ordinary least squares, VOT improved R2 by an average of 18% and RMSE by an average of 24%. Sensitivity analysis indicated the daytime temperature was inversely proportional to the aspect ratio of urban canyon streets. In tropical climates, greenery can be used as a cooling measure. A negative logarithmic relationship was found between the daily maximum temperature, daily minimum temperature and green plot ratio. This shows that as the green coverage increases, the cooling effect of greenery increases, and it is more effective to adopt greenery early in areas with less vegetation.

中文翻译:

结合 CityGML 文件和数据驱动模型用于热带城市的微气候模拟

摘要 本研究首先开发了一种将 LOD 2 CityGML 文件转换为 LOD 1 文件的解决方案。然后,通过使用 LOD 1 文件作为几何输入,本研究基于定制的机器学习算法开发了基于 python 的微气候模拟程序,以更好地理解城市形态与室外温度之间的关系。与 3D 几何的集成使该预测模型不仅对科学研究有用,而且还可作为环境可持续设计的城市规划工具。在模型开发方面,利用气象数据和城市形态特征预测日最高气温、日最低气温、日白天平均气温和日夜间平均气温。基于普通最小二乘和随机森林的投票回归(VOT)被用作回归模型。VOT 预测的室外空气温度的平均 CV-R2 和 CV-RMSE 分别为 0.84 和 0.52 °C。与普通最小二乘法相比,VOT 将 R2 平均提高了 18%,RMSE 平均提高了 24%。敏感性分析表明,白天温度与城市峡谷街道的纵横比成反比。在热带气候下,绿化可用作降温措施。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化更有效。VOT 预测的室外空气温度的平均 CV-R2 和 CV-RMSE 分别为 0.84 和 0.52 °C。与普通最小二乘法相比,VOT 将 R2 平均提高了 18%,RMSE 平均提高了 24%。敏感性分析表明,白天温度与城市峡谷街道的纵横比成反比。在热带气候下,绿化可用作降温措施。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化效果更好。VOT 预测的室外空气温度的平均 CV-R2 和 CV-RMSE 分别为 0.84 和 0.52 °C。与普通最小二乘法相比,VOT 将 R2 平均提高了 18%,RMSE 平均提高了 24%。敏感性分析表明,白天温度与城市峡谷街道的纵横比成反比。在热带气候下,绿化可用作降温措施。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化效果更好。VOT 将 R2 平均提高了 18%,RMSE 平均提高了 24%。敏感性分析表明,白天温度与城市峡谷街道的纵横比成反比。在热带气候下,绿化可用作降温措施。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化更有效。VOT 将 R2 平均提高了 18%,RMSE 平均提高了 24%。敏感性分析表明,白天温度与城市峡谷街道的纵横比成反比。在热带气候下,绿化可用作降温措施。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化更有效。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化更有效。日最高气温、日最低气温与绿地容积率呈负对数关系。这说明随着绿化覆盖率的增加,绿化的降温效果增强,在植被较少的地区尽早采用绿化更有效。
更新日期:2020-11-01
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