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World File Search System微气候
微气候视觉
高分辨率的微气候数据对于捕获城市气候和热健康管理的时空异质性至关重要。但是，以前的研究依赖于需要大量成本的设备成本或需要大量计算负载的物理模拟的密集测量。作为这些方法的潜在替代方法，我们提出了一个多模式深度学习模型，以基于街道级别和卫星图像的高空间和时间分辨率来预测微气候。该模型由LSTM和RESNET-18架构组成，并预测空气温度（相对湿度（𝑅𝐻），风速（𝜈）和全局水平辐照度（𝐺𝐻𝐼）。对于位于新加坡大学校园的学习区域，我们收集了微气候数据，街道和卫星图像。我们对收集的数据集进行了广泛的实验，以展示我们的模型的预测能力及其在生成高分辨率微气候地图中的实际使用。我们的模型报道了RMSE在0.95℃的RMSE，对于𝑇c，为2.57％，𝑅𝐻为0.31 m/s，𝐺𝐻𝐼为225 w/m 2。此外，我们通过比较有和没有此类输入的模型来观察到图像输入对更高准确性的贡献。我们以高时空的分辨率确定了热点，表明它应用了发出实时热警报的应用。我们的模型在Microclimate-Vision Github存储库（https://github.com/kunifujiwara/microcroclimate-vision）上公开发布。
微气候白皮书
已经开展了研究，研究顺风风速降低或尾流效应对涡轮机阵列布置的影响。即前排涡轮机通过涡轮机叶片的运动减缓风力，从而降低风速并增加涡轮机后面的湍流。大型风电场布置后续的涡轮机排，以避免风电场上风处涡轮机产生的尾流。同样，陆上和海上风电场也开展了研究，观察和模拟风电场上方、下方或内部发生的气团混合。温度、风速、湿度、大气压和气流等因素可通过风电场内的仪器、飞机或卫星数据进行测量。阻力、表面摩擦、湍流和风向等其他因素也被计入方程。科学家利用收集的数据创建模型，帮助行业规划风电场，并利用这些数据更好地了解大型和小型风电场如何影响当地气候。 （Frandsen 等人，2004 年；Platis 等人，2018 年；Musial，2018 年；Meyers & Meneveau，2012 年；Deutsche Windguard，2018 年）
微气候，生态学和生物地理学的重要组成部分
Julia Kempines 1 | Jonas J. Lembright 2 |计数van merbek 3 | Jofre Carnicer 4 | Nathie Isabelly Chardon 5 | Paul Kadol 6 | Jonathan Lenoir 7 | Dakun Liu 8 | Ilya MacLean 9 | Jan Pergl 10 |帕特里克·萨科尼11 | Rebecca A.Julia Kempines 1 | Jonas J. Lembright 2 |计数van merbek 3 | Jofre Carnicer 4 | Nathie Isabelly Chardon 5 | Paul Kadol 6 | Jonathan Lenoir 7 | Dakun Liu 8 | Ilya MacLean 9 | Jan Pergl 10 |帕特里克·萨科尼11 | Rebecca A.
微气候，生态学和生物地理学的重要组成部分
Julia Kempines 1 | Jonas J. Lembright 2 |计数van merbek 3 | Jofre Carnicer 4 | Nathie Isabelly Chardon 5 | Paul Kadol 6 | Jonathan Lenoir 7 | Dakun Liu 8 | Ilya MacLean 9 | Jan Pergl 10 |帕特里克·萨科尼11 | Rebecca A.Julia Kempines 1 | Jonas J. Lembright 2 |计数van merbek 3 | Jofre Carnicer 4 | Nathie Isabelly Chardon 5 | Paul Kadol 6 | Jonathan Lenoir 7 | Dakun Liu 8 | Ilya MacLean 9 | Jan Pergl 10 |帕特里克·萨科尼11 | Rebecca A.
微气候，生态学和生物地理学的重要组成部分
Julia Kempines 1 | Jonas J. Lembright 2 |计数van merbek 3 | Jofre Carnicer 4 | Nathie Isabelly Chardon 5 | Paul Kadol 6 | Jonathan Lenoir 7 | Dakun Liu 8 | Ilya MacLean 9 | Jan Pergl 10 |帕特里克·萨科尼11 | Rebecca A.Julia Kempines 1 | Jonas J. Lembright 2 |计数van merbek 3 | Jofre Carnicer 4 | Nathie Isabelly Chardon 5 | Paul Kadol 6 | Jonathan Lenoir 7 | Dakun Liu 8 | Ilya MacLean 9 | Jan Pergl 10 |帕特里克·萨科尼11 | Rebecca A.
温室微气候管理与疾病控制的关系：综述
摘要 – 温室的微气候被视为一个相对均匀的实体，人们对此有充分的了解，并且有作物生长模型和环境参数，可以推导出专家决策支持系统，并设计影响生产力的自动环境控制。然而，人们对叶面边界层病原体的微生物微气候了解甚少，疾病逃逸措施尚未纳入自动环境控制系统。由于生物防治微生物必然与微生物病原体栖息在相同的生态位中，因此描述叶面环境以促进生物防治而不增强致病性是一项非常困难的工程挑战。本综述探讨了设计环境以最大限度提高生产力、促进疾病逃逸和允许生物防治的难题。
沿线微气候舒适度的建筑朝向模式...
内部空间分区、室外用途的位置以及建筑的舒适朝向。斜坡和斜坡剖面方向对改变自然遮阳和风向的影响使得在建筑沿着 Okigwe 区的斜坡剖面和起伏地形选址之前必须进行适当的朝向分析。建筑工地包含多种微气候，每个微气候都各不相同。任何场地的微气候都可能影响许多设计元素，在决定将不同功能和室外用途放置在何处时应考虑这些元素。根据 John 等人 (2016) 的说法，需要阳光照射的功能应位于场地阳光最充足的地方，而需要最少空气流动的用途应位于避风的地方。人们经常使用的区域应仔细放置微气候，以便它们
太湖涡旋微气候及辐射能量通量数据集
Wenqing Zhang a,b , Yang Lu a,b , Yanhong Xie a,b , Yi Wang a,b , Yini Pu a,b , Yongbo Hu a,b , Zheng 5
开发具有模糊逻辑的智能系统的室内微气候控制
摘要该论文介绍了为智能系统模拟模糊逻辑控制器的结果，以监视和管理室内微气候条件。在编程中使用模糊逻辑提供了某些优点，例如对控制系统的数据输入简单性以及减少经典微控制器固有的错误的能力。使用的微处理器系统基于Arduino Uno板型号Arduino Rev3，该型号具有Atmel Atmega328p微控制器，并且紧凑，成本效益且易于使用。在系统中使用模糊逻辑控制器进行有效的微气候调节。在智能系统的开发过程中，采用了LabView软件环境和Arduino IDE。研究将系统分解为几个组件，并在它们之间建立联系以提高软件的效率。决策 - 由系统的功能要求和用于实施的设备确定。
单轴光伏太阳能对微气候和植被的生态影响
大型的，安装的光伏太阳能项目（GPV）在全球范围内迅速扩展，这是由于它们在缓解气候变化中的重要作用以及向低碳经济的过渡。随着全球跟踪系统的预计，到2050年，预计每年将每年增加32％的能力，了解其生态影响，包括其运营和管理（O＆M）的生态影响，但仍在研究中。这项研究介绍了通过常规割草管理的传统单轴GPV中微气候和植被镶嵌物的首次全面评估。在加利福尼亚州的大中央山谷（美国）中，我们开发了一个新型的实验框架，以表征五个不同的“微观点”，该框架捕获了由跟踪PV系统和O＆M调制的小气候和植被区域的完整范围。在一个12个月的时间内，我们监视了这些微斑点上的9个上下地下微气候变量和16个植物生态指标。在PV面板下，光合活性辐射降低了89％，风速降低了46％，而GPV足迹内的开放空间显示出更大的土壤表面温度（+2.4°C），并且在干旱期间表现出加速的水分损失（+8.5％）。此外，PV面板旋转全天影响着阴影模式，从而导致空气温度和蒸气压力不足的时间变化。植物调查确定了37种，其中86％是非本地的。显着跨微观植被的差异表明GPV驱动植物群落组成，结构和生产力的变化。与开放空间相比，PV阵列占地面积附近和内部的植被显示出更大的物种丰富度（+8.4％），最高高度（+21％），减少阳光植物的覆盖率（-71％）（-71％）以及较少的死亡生物量积累（-26％），来自阴影驱动的效果。这些发现表明，考虑了微分特定的维护策略和基于自然的解决方案，以控制侵入性，外来的植物物种，赋予增强运营，生态和社会经济可持续性的机会，同时恢复气候变化和生物多样性损失的双胞胎危机。