Mô hình hóa không gian địa lý dựa trên máy học về nhiệt độ bề mặt đô thị sử dụng các đặc điểm địa hình và hình thái đô thị

Tóm tắt

Nhiệt độ bề mặt đất là một thông số quan trọng để đánh giá nhiệt độ đô thị, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu và quá trình mở rộng của các đô thị. Bài báo của chúng tôi trình bày một phương pháp dựa trên máy học để lập mô hình không gian địa lý của nhiệt độ bề mặt đất đô thị. Các đặc điểm hình thái địa hình và đô thị được sử dụng làm biến số ảnh hưởng. Dữ liệu nhiệt độ bề mặt đất thu được từ dải nhiệt của vệ tinh Landsat-8 thu thập được sử dụng làm biến số được mô hình hóa bằng phương pháp XGBoost. Thành phố Huế được chọn làm khu vực nghiên cứu để áp dụng phương pháp đề xuất. Nền tảng Google Earth Engine (GEE) được sử dụng để thu thập dữ liệu địa hình, bao gồm độ cao, độ dốc, và hướng. Bản đồ sử dụng lớp phủ đất cho khu vực nghiên cứu được xây dựng thông qua mô hình Rừng ngẫu nhiên và các dải quang phổ của vệ tinh Sentinel-2. Phân loại dữ liệu lớp phủ đất được thực hiện trên nền tảng GEE. Kết quả tính toán chỉ ra rằng XGBoost có thể mô phỏng sự biến động của nhiệt độ bề mặt đô thị với sai số phần trăm tuyệt đối trung bình là 4,21% và hệ số xác định là 0,72. Trong số các biến ảnh hưởng, mật độ xây dựng có mối tương quan mạnh nhất với nhiệt độ bề mặt đô thị. Các yếu tố về mật độ không gian xanh và mật độ khối nước có mối tương quan âm với biến được
mô phỏng; điều này chỉ ra tác dụng làm giảm nhiệt độ bề mặt của chúng trong khu vực nghiên cứu. Những phát hiện trong nghiên cứu này cung cấp thêm thông tin chi tiết về sự phân bố không gian của nhiệt độ bề mặt đô thị tại thành phố Huế, giúp các nhà hoạch định trong quy hoạch đô thị và giảm thiểu tác động tiêu cực của hiện tượng đảo nhiệt đô thị.