A Sensor Placement Strategy for Comprehensive Urban Heat Island Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Urban heat islands (UHIs) increase the energy consumption of cities and impact the health of its residents. In light of the correlation between energy consumption and health and UHI variations observed at a local level within the canopy layer, satellite-derived land surface temperatures (LSTs) may be insufficient to provide comprehensive information about these deleterious effects. For both LST and air temperatures to be collected in a spatially representative and continuous manner, and for the process to be affordable, on-ground temperature and humidity sensors must be strategically placed. This study proposes a strategy for placing on-ground sensors that utilizes the spatial variation of measurable factors linked to UHI (i.e., seasonal variation in LSTs, wind speed, wind direction, bareness, and local climate zones), allowing for the continuous measurement of UHI within the canopy layer. As a representative city, Pune, India, was used to demonstrate how to distribute sensors based on the spatial variability of UHI-related variables. The proposed method may be helpful for any city requiring local-level observations of UHI, regardless of the climate zone. Further, we evaluate the placement of low-cost technology sensors that use LoRaWAN technology for this purpose, in order to overcome the problem of high costs associated with traditional in-situ weather stations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».