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与农村环境相比，持续的城市化以及人为的全球变暖，并将增加城市地区的土地表面温度和空气温度异常，从而导致城市热岛（UHI）。uhi构成了环境和健康风险，影响了人类健康的心理和生理方面。因此，使用考虑形态变量的深度学习方法，本研究预测了从2007年到2021年69个欧洲城市的UHI强度，并且在2050年和2080年影响UHI影响。该研究采用人工神经网络，深度神经网络和封闭式复发单元，将高分辨率3D城市模型与环境数据相结合以分析UHI趋势。结果表明，城市形式，天气模式和UHI强度之间的牢固关联，强调了对定制的城市规划和政策措施的需求，以减少UHI影响并促进可持续的城市环境。这项研究增强了对UHI动态的理解，并成为城市规划师和政策制定者应对气候变化，城市化和空气污染的挑战的宝贵工具，最终有助于改善健康成果并建立能源消耗。此外，该方法有效地证明了GRU将其分数与UHI预测联系起来的能力，从而为潜在的健康影响提供了重要的见解。
预测欧洲城市的城市热岛
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