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J-GLOBAL ID：202202237871621329   整理番号：22A1048711

都市気候モニタリングネットワーク設計:既存問題とクラスタベース解【JST・京大機械翻訳】

Urban climate monitoring network design: Existing issues and a cluster-based solution

著者 (2件)： Chen Xuan (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China) ,  Yang Jiachuan (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 214  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)

抄録/ポイント： 高密度センサネットワークはグローバル都市における都市気候情報を収集するために構築されているが,ネットワーク設計の性能はめったにアクセスされていない。既存の研究には3つの主要な問題がある。1)夏季と季節変動の欠如,2)気温以外の気象変数を見落とす,3)現在のネットワークを将来設計に組み込むこと。本研究では,都市キャノピー層内の気象変数を監視するためのクラスタベースネットワーク設計を提案し,地上真実として気象シミュレーションデータを用いて北京と香港におけるその応用を調べた。クラスタ分析は都市を類似した都市気候特性によってグループに分離して,その結果,1つのセンサーは,各々のグループのために代表的な気象情報を収集するために十分であった。結果は,ロバスト設計戦略が,季節変動を含む多重気象変数でクラスタモデルを訓練することである。クラスタベースの設計戦略を利用して,著者らは,後部のセンサ位置によって現在のネットワークを最適化した。研究期間のために,再編成ネットワークによる気象変数のサンプリング誤差は,現在のネットワークによるものより,北京で22.7%,香港で10.7%小さい。6.3%のサンプリング比で,拡張モニタリングネットワークは,北京(香港)の気温変動を表すために,0.58°C(0.44°C)の平均バイアスを有した。提案方法は,気象シミュレーションデータのクラスタモデル,バックグラウンド気候,および分解能に敏感でない。このように,設計戦略は,高密度都市気候監視ネットワークを確立するために他の都市に適用することができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  気温 ,  *ネットワーク ,  気象 ,  *都市気象 ,  *気候 ,  *都市 ,  変数 ,  夏 ,  再編成 ,  多重化 ,  *クラスタ ,  平均値 ,  クラスタ分析 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： 気象変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタリング解析 ,  サンプリングの最適化 ,  センサネットワーク設計 ,  都市気候 ,  気象局の位置

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市気候 ,  モニタリング ,  ネットワーク設計 ,  問題 ,  クラスタ ,  解