天気 と 気候 と わたしたち の 住む 地D2のスライドに戻る天候がやって来る
一緒に何ができるの?
これはAHALabが既に設計した2つのコースです.あなたは影のある場所から始めることができます.または繰り返し観察したい場所から始めることができます.コースは測定,モデリング,実践活動,他者のフィードバックを組み合わせます.
1平方メートルで 涼しくできるのは誰?
都市クールアイランドデザイン局ユーザの本当のニーズから始めましょう 入り口を警備する人も バスを待っている人も 子供の学校卒業を待っている人もいます
- ここに誰が居るのか いつ一番不快な気分になるのか 観察してください
- 空気温度と湿度,表面温度,太陽光,風,人間の感覚を別々に記録します.
- 遮光,材料,換気などの方法を比較して 小型プロトタイプを作成します
- 組み合わせて同じ条件で再テストし ユーザに試してフィードバックを与え 修正してください
涼感, 座席表面の冷却, 空気の冷却はそれぞれ異なるものを説明しています.我々はそれぞれの測定が実際に測定したものを明確にする必要があります.
天気予報ハッカーソン:まず答えを提出し,次に発表
1つのルートは説明可能なシンプルなルールから始まります.もう1つのルートは,AIを使用して学習,コードを書く,修正します.同じデータと同じ予測目標を使用して,トレーニングやチューニングに関与していないデータの一部を保持します.まず提出し,結果をレビューします.モデルがシンプルな方法を上回らない場合,なぜかを調査することはまだ価値があります.
高温使用
影,水,休息 が 必要 な の は どこ です か
強い 風 の 貯蔵
装置を停止して保管する
雨後の検査
水の蓄積や 建築物や 地面を チェックするのは誰ですか?
何 が すでに 準備 さ れ て い ます か.まだ 何 が 行なわ れ て い ます か.
すでに6つのクールアイランドメインライン,3つのウェザーハッカーソンデザイン,データ収集,時間セグメント,透明なベースライン,スコアスクリプトなどがあります. 現場施設,実際の教育,およびローカルエフェクトはまだ実装,記録,検証する必要があります.このプレゼンテーションは,建設を完了,このクラスコースを実施,または冷却結果を達成したと主張していません.
NASA POWER デモパッケージは2020年から2025年まで広州のグリッドポイント1つ,合計2,192日間をカバーしている.気象パラメータはグリッド再分析やその他のデータから得られ,それらの空間的カバーはキャンパスの観測とは異なる.歴史的データはリアルタイム予測と同等ではない.NASA POWER メソッド説明。
熱感知はまた,湿度,風,放射線の影響を受けます.空気の温度はすべての熱環境指標を置き換えることはできません.コースは,儀器,測定方法,環境,および個人的な感覚の区別を維持する必要があります.米国 天気局の熱環境指標説明。
小規模なキャンパス実験では,地元の熱環境と適応方法について研究する.オリジナルのコースには,長期的な気候,ENSO,および天候スケールに関する分岐点もある.単一のキャンパス測定や6年間のサンプルでは,長期的な気候トレンドを独立的に導き出すことができない.
同じ雨が異なる場所に降るとどうなるか?
カンガー・ウォッチ · スペース・インテリジェンスと気候行動研究室3D記録,天気,そして私たちが既に議論した実際のユーザーを接続します.
場所を理解する
詳細な場所をマークし 写真や地表で確認してください
検証可能な判断を残す
その時点で入手可能な情報に基づいて予測を行い 提出する時間を節約し,後の結果と比較します.
役に立たないか見てみよう
制限された改善を行い 組み合わせ再テストを行い 実際のユーザーからのフィードバックを聞きましょう
継続的に観察する場所を選ばなければ どちらを選ぶでしょう?
授業やツールを理解する方法
すでに12のレッスン,2つのワークショップ,研究プロトコル,学生ワークシートがあります.これらのコースは観察,測定,議論,創造を中心に展開されています.デジタルダリは3Dテレイン,層,シナリオ比較を同じインターフェイスに配置します.授業でツールを使用することは,リアルタイムの天候にアクセスされた,ローカル予測モデルが訓練された,またはBoxデバイス統合が完了したことを意味しません.
地理学は,オープンエレハートとOSM湖岸と道路データを利用し,サンプリングとエレハート誇張で表示する.テーマ値,サンプリングエリア,気象配列は指示合成のために使用されます.質問や仮説を比較するのに役立ちますが,実際の洪水深さ,残骸流出確率,または実際の場所の安全判断を提供することはできません.地図上のソースボタンはこれらの区別を保存します.
フィールドおよび歴史的データの将来の研究は,観測,予測タイミング,コントロール,および結果変数を決定する必要がある.気候背景,天候イベント,および特定の損失は,別々に議論されるべきである.単一のイベントは,直接的に長期的な属性結論として使用することはできません.
4人,同じ場所からスタートすることもできます.
誰かがユーザを観察し 誰かが条件を記録し 誰かがデータを整理し 誰かがタスクを処理し 役割を交代し 互いをチェックします 今日では 直接プロジェクトに決定する必要なく 試行錯誤を見たり 質問をしたりできます