城市微气候工具的设计与实验验证：集成室内外详细长波辐射通量
计算机视觉与模式识别
2025-04-03 v1 人工智能
摘要
数值模拟是评估城市热岛效应原因或量化缓解解决方案对户外和室内热舒适度影响的强大工具。为此，已develop多个在区尺度上开发的模型。在该尺度上，外部表面能量预算得到详细描述，但建筑模型非常简化，被视为区尺度模型的边界条件。这一局限阻碍了探讨城市微气候对室内建筑条件影响的机会。本工作旨在改进区尺度模型中建筑模型所涉及的物理现象的表示。为此，模型集成了室内和外部详细的长波辐射通量。数值模型基于有限差分法求解通过所有表面的导热，而辐射方法用于求解室内和外部的长波辐射热通量。计算得到的温度和热通量相对于来自14个传感器、持续24天的现场测量进行评估。结果与最先进的模型模拟工具进行比较，显示在表面温度建模方面RMSE从2.1°C改进到0.9°C。
引用
@article{arxiv.2504.01735,
title = {AdPO: Enhancing the Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models with Preference Optimization},
author = {Chaohu Liu and Tianyi Gui and Yu Liu and Linli Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01735},
year = {2025}
}