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アイテム
Research on Spatial Downscale Temperature Prediction by using Machine Learning and its Application in Urban Heat Island
https://kitakyu.repo.nii.ac.jp/records/928
https://kitakyu.repo.nii.ac.jp/records/92838c44134-679d-4926-86fc-5e920d1d4b58
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
(KKDE1168WR)甲第168号_オウ ルイ (38.9 MB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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| 公開日 | 2021-12-25 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Research on Spatial Downscale Temperature Prediction by using Machine Learning and its Application in Urban Heat Island | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Air Temperature | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Urban Heat Island | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Downscaling | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Machine Learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Metropolitan Area | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Urban Heat Island | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | open access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | 機械学習を用いた空間ダウンスケールの気温予測法及び都市ヒートアイランドへの応用に関する研究 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 著者 |
オウ, ルイ
× オウ, ルイ |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | This study introduced a temperature spatial downscaling method based on machine learning algorithm to downscale air temperature from 1 km to 250 m for high-resolution atmosphere urban heat island (UHI) analysis. The core of this downscaling method is to establish the regression model between urban structure and temperature, and then we used the unchanged characteristics of regression models at different scale to predict high-resolution temperature data with high-resolution resolution urban structure, thereby analyzed atmosphere urban heat island. Finally, we compared the similarity and differentiation between atmosphere UHI and surface UHI. The results indicated the following: (1) The machine learning method was proved to be suitable for the air temperature spatial downscaling predication; (2) The UHI characteristics of metropolitan areas in different climatic regions of Japan are different; (3) There are great differences in intensity and spatial distribution between atmosphere UHI and surface UHI is great. | |||||
| 学位名 | ||||||
| 学位名 | 博士(工学) | |||||
| 学位授与機関 | ||||||
| 学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||
| 学位授与機関識別子 | 27101 | |||||
| 学位授与機関名 | 北九州市立大学 | |||||
| 学位授与年月日 | ||||||
| 学位授与年月日 | 2021-09-24 | |||||
| 学位授与番号 | ||||||
| 学位授与番号 | 甲第168号 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
