Beyond Land Surface Temperature: Explainable Spatial Machine Learning Reveals Urban Morphology Effects on Human-Centric Heat Stress
本研究は、シンガポールを対象に、地表面温度(LST)と生理学的に重要な熱ストレス指標(UTCI)の空間的な差異を機械学習を用いて解明し、地表面温度では捉えきれない日影(天空率)などの都市形態が人体への熱ストレスに与える影響を明らかにすることで、より実効的な気候適応型都市計画の必要性を提示しています。