Towards a Sustainable Urban Future: A Comprehensive Review of Urban Heat Island Research Technologies and Machine Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The urban heat island (UHI) is a crucial factor in developing sustainable cities and societies. Appropriate data collection, analysis, and prediction are essential first steps in studying the effects of the UHI. This research systematically reviewed the papers related to the UHI that have used on-site data collection in the United States and Canada and the papers related to predicting and analyzing this effect in these regions. To achieve this goal, this study extracted 330 articles from Scopus and Web of Science and, after selecting the papers, reviewed 30 papers in detail from 1998 to 2023. The findings of this paper indicated a methodological shift from traditional sensors and data loggers towards more innovative and customized technologies. Concurrently, this research reveals a growing trend in using machine learning, moving from supportive to direct predictive roles and using techniques like neural networks and Bayesian networks. Despite the maturation of UHI research due to these developments, they also present challenges in technology complexity and data integration. The review emphasizes the need for future research to focus on accessible, accurate technologies. Moreover, interdisciplinary approaches are crucial for addressing UHI challenges in an era of climate change.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».