فصلنامه مدیریت محیط زیست شهری

ارائه یک روش ترکیبی مبتنی بر یادگیری عمیق برای پیش بینی شاخص جهانی اقلیم حرارتی در فضای باز شهری.

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه عمران و معماری، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه تربت حیدریه، تربت حیدریه، ایران.

2 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بزرگمهر قائنات، قاین، ایران

چکیده
رشد روزافزون شهرنشینی و چالش‌های اقلیمی، ایجاد محیط‌های شهری پایدار را به موضوعی مهم در سالهای اخیر تبدیل کرده است. طراحی فضای پایدار بدلیل تأثیر آسایش حرارتی در فضای باز شهری بر احساس آسایش و رضایت شهروندان و همچنین استفاده بهینه از شرایط محیطی در ایجاد آسایش و صرفه‌جویی انرژی اهمیت زیادی داشته است. پیش‌بینی دقیق آسایش حرارتی و شرایط حرارتی محیطی در مناطق شهری با روشهای مختلف، بهبود برنامه‌ریزی شهری و مدیریت انرژی را تسهیل مینماید. بررسی مطالعات پیشین نشان‌دهنده توانایی بالای مدل‌های یادگیری عمیق در بهبود پیش‌بینی‌های آسایش حرارتی است. در این مقاله یک روش ترکیبی مبتنی بر یادگیری عمیق برای پیش بینی شاخص جهانی اقلیم حرارتی ارائه شده است. در این مقاله بعد از پیش پردازش مجموعه داده، مدل های قبلی که دقت بالایی داشته اند اموزش داده شده و مورد ارزیابی قرار گرفتند. سپس سه مدل با بالاترین عملکرد برای مدل ترکیبی انتخاب شده و پیش‌بینی‌های هر سه مدل برای مجموعه تست تولید و برای اطمینان از یکپارچگی ابعاد، پیش‌بینی‌ها به آرایه‌های یک‌بعدی تبدیل شدند. در نهایت پیش‌بینی نهایی از میانگین‌گیری پیش‌بینی‌های سه مدل محاسبه شد. مجموعه داده های واقعی مربوط به شهر مشهد برای ارزیابی عملکرد مدل پیشنهادی و اموزش و آزمایش روش های استفاده شده در مدل ترکیبی بکارگرفته شد. معیارهای استاندارد پیش‌بینی عددی شامل ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین مطلق خطا و ضریب تعیین برای ارزیابی مدل پیشنهادی محاسبه شد. نتایج ارزیابی نشان داد که مدل ترکیبی عملکرد بهتری در پیش‌بینی شاخص جهانی اقلیم حرارتی در مقایسه با روش های پیشین ارائه می‌دهد.

کلیدواژه‌ها


1. Galal, O. M.; Sailor, D. J.; Mahmoud, H. The impact of urban form on outdoor thermal comfort in hot arid environments during daylight hours, case study: New Aswan. Building and Environment. 2020;184:107222. DOI: 10.1016/j.buildenv.2020.107222
2. Jia, S.; et al. A hybrid framework for assessing outdoor thermal comfort in large-scale urban environments. Landscape and Urban Planning. 2025;256:105281. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2024.105281
3.Jing, W.; et al. Evaluating thermal comfort indices for outdoor spaces on a university campus. Scientific Reports. 2024;14(1):21253. DOI: 10.1038/s41598-024-71805-5
4. Hataminejad, H.; Arvin, M.; Mohammadivanani, A.; Bzrafkan, S. Analysis of the spatial crimes dispersion in urban parks (case study: Parks Tehran city). Strategic Research on Social Problems. 2017;6(2):89-104. DOI: 10.22108/ssoss.2017.22146
5.Ahmadi, M.; Dadashi, A. The Identification of Urban Thermal Islands based on an Environmental Approach, Case Study: Isfahan Province. Geography and Environmental Planning. 2017;28(3):1-20. DOI: 10.22108/gep.2017.98318.0
6.Megri, A. C.; El Naqa, I. Prediction of the thermal comfort indices using improved support vector machine classifiers and nonlinear kernel functions. Indoor and Built Environment. 2014;25(1):6-16. DOI: 10.1177/1420326X14539693
7.    Veisi, O.; Attarhay Tehrani, A.; Gharaei, B.; Shakibamanesh, A. Using Artificial Intelligence for Predicting Universal Thermal Climate Index Based on Different Urban Conditions: A Comparative Study of Machine Learning Models. SSRN. DOI: 10.2139/ssrn.4840700
8.    Kuzmanović, D.; Banko, J.; Skok, G. Improving the operational forecasts of outdoor Universal Thermal Climate Index with post-processing. International Journal of Biometeorology. 2024;68(5):965–977. DOI: 10.1007/s00484-024-02640-6
9.    Shah, R.; Pandit, R.; Gaur, M. Urban physics and outdoor thermal comfort for sustainable street canyons using ANN models for composite climate. Alexandria Engineering Journal. 2022;61(12):10871–10896. DOI: 10.1016/j.aej.2022.04.024
10.  Briegel, F.; et al. High-resolution multi-scaling of outdoor human thermal comfort and its intra-urban variability based on machine learning. Geoscientific Model Development. 2024;17(4):1667–1688. DOI: 10.5194/gmd-17-1667-2024
11.  Yang, Z.; et al. GloUTCI-M: a global monthly 1 km Universal Thermal Climate Index dataset from 2000 to 2022. Earth System Science Data. 2024;16(5):2407–2424. DOI: 10.5194/essd-16-2407-2024
12.  Zhong, G. Convolutional Neural Network Model to Predict Outdoor Comfort UTCI Microclimate Map. Atmosphere. 2022;13(11):1860. DOI: 10.3390/atmos13111860
13.  Liu, T.; et al. Outdoor Thermal Comfort Research and Its Implications for Landscape Architecture: A Systematic Review. Sustainability. 2025;17(5):2330. DOI: 10.3390/su17052330
14.  Anders, J.; et al. Simplifying heat stress assessment: Evaluating meteorological variables as single indicators of outdoor thermal comfort in urban environments. Building and Environment. 2025;274:112658. DOI: 10.1016/j.buildenv.2025.112658
15.  Ahmadi, M. M.; Amini Zadeh, B.; Aqamalai, R. Thermal performance assessment of urban fabric in Tehran climate: lessons for climate-responsive urban design. Journal of Fine Arts: Architecture and Urbanism. 2020;25(1):5–15. DOI: 10.22059/jfaup.2020.296175.672397
16.  Lee, H.; Park, S.; Mayer, H. Approach for the vertical wind speed profile implemented in the UTCI basics blocks UTCI applications at the urban pedestrian level. International Journal of Biometeorology. 2025;69(3):567–580. DOI: 10.1007/s00484-025-02915-6
17.  Entezari, A.; Mayvaneh, F.; Rezaie, K.; Rahimi, F. An adaptive estimation method to predict thermal comfort indices using deep belief neural networks. Journal of Geographic Sciences (JGS). 2018;18(51):23–40. DOI: 10.29252/jgs.18.51.23
18.  Solcast. Available from: https://solcast.com/.
19.  Palma, W. Time Series Analysis. John Wiley & Sons; 2016.
20.  Han, J.; Kamber, M.; Pei, J. Data Mining: Concepts and Techniques. Waltham: Morgan Kaufmann Publishers; 2012.

  • تاریخ دریافت 09 شهریور 1404
  • تاریخ بازنگری 04 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 06 آبان 1404
  • تاریخ اولین انتشار 06 آبان 1404
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1404