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    I ricercatori esaminano i metodi per la stima del fattore di vista del cielo

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    Il fattore di vista del cielo (SVF) è un concetto geometrico che si riferisce al rapporto tra la radiazione ricevuta da una superficie planare e la radiazione emessa dall'intero ambiente emisferico. Questi valori adimensionali vengono utilizzati per quantificare la proporzione del cielo visibile o dello spazio del canyon aperto nei canyon stradali urbani. SVF è un fattore chiave che influenza il bilancio termico della superficie urbana, microcircolazione dell'aria, e diffusione di inquinanti atmosferici. Esistono vari metodi per stimare la SVF. Ad oggi, però, nessuno studio ha riassunto sistematicamente i principi di stima, precisione, efficienza di calcolo, e l'ambito di applicazione di questi metodi.

    In vista di questo, Miao Chunping e Chen Wei del gruppo di ricerca sull'ecologia urbana presso l'Istituto di ecologia applicata (IAE) dell'Accademia cinese delle scienze hanno confrontato i metodi utilizzati per la stima della SVF a diverse scale spaziali.

    Nel loro studio, gli autori hanno fornito suggerimenti per la selezione del metodo agli studiosi nel campo della climatologia urbana e della ricerca sulle isole di calore urbane. I metodi di stima hanno confrontato il metodo di analisi geometrica, metodo fotografico fish-eye, Metodo del sistema di posizionamento globale, metodo di simulazione del modello e metodo dell'immagine street view.

    La scala spaziale dello studio, l'altezza (s.l.m.) nel luogo analizzato, la complessità dell'ambiente urbano del canyon stradale, tipo di dati dei dati di input e output, e l'accuratezza e l'efficienza di ciascun metodo (vale a dire, potenza di calcolo e costo del tempo) si sono rivelati elementi importanti nella selezione del metodo SVF.

    Il metodo fotografico fish-eye ha informazioni grafiche intuitive e un'elevata precisione di stima, e può essere utilizzato per verificare l'accuratezza dei risultati di calcolo. Il metodo dell'immagine street view basato sul modello di deep learning può ottenere quasi la stessa accuratezza di stima del metodo fotografico fish-eye.

    La ricerca futura dovrebbe concentrarsi sulle applicazioni dei metodi di simulazione del modello e dei metodi di immagine della vista stradale in canyon stradali irregolari e ambienti urbani complessi, e sugli impatti stagionali degli alberi stradali e dei percorsi del sole sulla stima SVF, suggerivano gli autori.

    Questo studio è stato pubblicato sulla rivista Building and Environment con il titolo "Revisione dei metodi utilizzati per stimare il fattore di vista del cielo nei canyon urbani delle strade".


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