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J-GLOBAL ID:202202211618849732   整理番号:22A0476680

MA,Cambridgeにおけるバイクライダーを予測するための物理的精度の異なるレベルにおけるサイクリング経路に沿った屋外熱的快適性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling outdoor thermal comfort along cycling routes at varying levels of physical accuracy to predict bike ridership in Cambridge, MA
著者 (6件):
資料名:
巻: 208  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0858A  ISSN: 0360-1323  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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ユニバーサル熱気候指数(UTCI)を屋外活動パターンにリンクさせ,熱的快適性を改善するために都市介入の有効性を評価するために使用した。本研究は,マサチューセッツのCambridにおける3つの循環経路に沿ったUTCI値に,物理的精度のレベル増加における都市環境をシミュレーションする方法を調査した。ベースラインUTCI値を局所気象ファイルを用いて推定し,物理的精度の次の増分を考察した:風スケーリング,建物からの遮光,樹木からの遮光と冷却,風速に対する計算流体力学シミュレーション,およびシミュレートした表面温度。Bluebikes,Bostonのバイクシェアリングプログラムからのバイクライダーデータによって,各経路に沿ったバイクライダーパターンとUTCI値の間の関係を研究した。監督された機械学習モデルを適用して,UTCIと他の予測子に基づくバイクライダーシップを予測した。UTCIシミュレーションの結果は,精度の様々な増分を組み込むことが,都市域と曝露地域における時間ごとのUTCI値に影響することを示す。局所風速を組み込むことは,特に都市地域に対して有効である。UTCIと他の需要と気象予測子に基づく時間毎バイクトリップ数を予測するために訓練された統計モデルは,1.06トリップの二乗平均平方根誤差を達成した。予測の47%は正しく,予測の付加的42%は1トリップであった。本研究は,UTCIのシミュレーションにおける空間精密化の重要性を実証し,空間時間UTCI値を導出するための効率的なシミュレーション方法またはルールの規則への将来の研究を動機づけた。ロバスト予測モデルの構築への将来の研究は,都市における人間動力輸送のための熱的に快適な環境の設計を動機づけるであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
局地循環,気流  ,  建築環境一般 

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