發(fā)布時(shí)間：2024-05-30 01:11

　　隨著高密度城市日益增多,因城市形態(tài)改變而導(dǎo)致的熱島效應(yīng)成為惡化城市居民生活環(huán)境和加劇能源消耗的重要因素。文章以ArcGIS軟件為平臺(tái),基于最小二乘法,通過(guò)數(shù)理分析揭示上海市長(zhǎng)寧區(qū)城市形態(tài)各因素對(duì)熱島強(qiáng)度的影響,并引入遺傳算法,構(gòu)建熱島模擬多因素?cái)?shù)值模型通過(guò)黃浦區(qū)的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷耐ㄓ眯院途�確性。結(jié)果表明:基于長(zhǎng)寧區(qū)數(shù)據(jù)構(gòu)建的4個(gè)數(shù)值模型同樣適用于黃浦區(qū),具有一定的通用性,其中LHD模型的擬合效果最好。

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

圖２上海市長(zhǎng)寧區(qū)各影響因素與熱島強(qiáng)度的關(guān)系??度外都和熱島強(qiáng)度具有較高的相關(guān)程度

值Ｔ＿ｕ，？…?．�。恚铮洌澹欤�ｎ，ｎ?為??調(diào)整模型預(yù)測(cè)的決策值。將實(shí)際測(cè)量所??得到數(shù)據(jù)記為丁伽，丨，……，叮心，利用公式??（１）來(lái)預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)模型的含理性。當(dāng)均方根??誤差（ＲＭＳＥ?）達(dá)到最小時(shí)，預(yù)測(cè)模型最優(yōu)，??其中預(yù)測(cè)函數(shù)的約束參數(shù)最含理。??其中，）Ｗ為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，Ｘｍ....

圖５各模型插值圖與反演圖的柵格值差值圖（上為長(zhǎng)寧區(qū)，下為黃浦區(qū)）??獲得的柵格圖（圖４）與熱島反演的柵格??圖（圖３）進(jìn)行柵格值的相減，并求取結(jié)??果柵格值的絕對(duì)值，從而獲得殘差絕對(duì)值??柵格圖（圖５）

現(xiàn)代城市研究??２０２０．０８?［－７??生態(tài)與環(huán)境?｜?ＥＣＯＬＯＧＹ?ＡＮＤ?ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ??圖３研究區(qū)的遙感熱島反演圖（左為長(zhǎng)寧區(qū)，右為黃浦區(qū)）?圖６訓(xùn)練組的模擬值和實(shí)測(cè)值的差值在限定范圍內(nèi)數(shù)據(jù)置的百分比??圖４各模型模擬結(jié)果的克里金插值圖（上為長(zhǎng)寧區(qū)，下為黃浦區(qū)....

本文編號(hào)：3984354