論文の概要: Planning for Cooler Cities: A Multimodal AI Framework for Predicting and Mitigating Urban Heat Stress through Urban Landscape Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23000v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 18:05:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.513499
• Title: Planning for Cooler Cities: A Multimodal AI Framework for Predicting and Mitigating Urban Heat Stress through Urban Landscape Transformation
• Title（参考訳）: 涼しい都市の計画:都市景観変換による都市熱応力の予測と緩和のためのマルチモーダルAIフレームワーク
• Authors: Shengao Yi, Xiaojiang Li, Wei Tu, Tianhong Zhao,
• Abstract要約: GSM-UTCIは1m超局所分解能の日平均温度指数(UTCI)を予測するために設計された多モード深層学習フレームワークである。 R2は0.9151、平均絶対誤差は0.41degCであり、都市全体の推定時間は数時間から5分以内である。 その結果, 空間的に不均一だが一貫した冷却効果が示され, 木間変換が最良となることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5253906228458955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As extreme heat events intensify due to climate change and urbanization, cities face increasing challenges in mitigating outdoor heat stress. While traditional physical models such as SOLWEIG and ENVI-met provide detailed assessments of human-perceived heat exposure, their computational demands limit scalability for city-wide planning. In this study, we propose GSM-UTCI, a multimodal deep learning framework designed to predict daytime average Universal Thermal Climate Index (UTCI) at 1-meter hyperlocal resolution. The model fuses surface morphology (nDSM), high-resolution land cover data, and hourly meteorological conditions using a feature-wise linear modulation (FiLM) architecture that dynamically conditions spatial features on atmospheric context. Trained on SOLWEIG-derived UTCI maps, GSM-UTCI achieves near-physical accuracy, with an R2 of 0.9151 and a mean absolute error (MAE) of 0.41{\deg}C, while reducing inference time from hours to under five minutes for an entire city. To demonstrate its planning relevance, we apply GSM-UTCI to simulate systematic landscape transformation scenarios in Philadelphia, replacing bare earth, grass, and impervious surfaces with tree canopy. Results show spatially heterogeneous but consistently strong cooling effects, with impervious-to-tree conversion producing the highest aggregated benefit (-4.18{\deg}C average change in UTCI across 270.7 km2). Tract-level bivariate analysis further reveals strong alignment between thermal reduction potential and land cover proportions. These findings underscore the utility of GSM-UTCI as a scalable, fine-grained decision support tool for urban climate adaptation, enabling scenario-based evaluation of greening strategies across diverse urban environments.
• Abstract（参考訳）: 気候変動や都市化による極端な暑さが増すにつれ、都市は屋外の熱ストレスを緩和する上での課題に直面している。 SOLWEIGやENVI-metといった従来の物理モデルは、人間の知覚熱暴露の詳細な評価を提供するが、その計算要求は都市全体の計画のスケーラビリティを制限している。 本研究では,1m超局所分解能の日平均温暖度指数(UTCI)を予測するための多モード深層学習フレームワークであるGSM-UTCIを提案する。 このモデルは、大気環境における空間的特徴を動的に条件付ける機能ワイド線形変調(FiLM)アーキテクチャを用いて、表面形態学(nDSM)、高分解能土地被覆データ、時給気象条件を融合する。 GSM-UTCIは、SOLWEIG由来のUTCIマップに基づいて、R2の0.9151と平均絶対誤差(MAE)0.41{\deg}Cのほぼ物理精度を達成し、都市全体の時間から5分未満まで推論時間を短縮する。 本研究は,GSM-UTCIを用いてフィラデルフィアの景観変化をシミュレートし,裸地,草地,不活性表面を樹冠に置き換えた。 その結果、空間的に不均一であるが一貫して強い冷却効果を示し、270.7km2でUTCIの平均値が4.18{\deg}Cとなる。 トラクトレベルの二変量解析により、熱還元電位と土地被覆率の強い一致が明らかになる。 これらの知見は,GSM-UTCIを都市気候適応のためのスケーラブルできめ細かな意思決定支援ツールとして活用し,多様な都市環境における緑化戦略のシナリオベース評価を可能にした。

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