用于城市热脆弱性评估与预测的新型因果贝叶斯网络建模方法
A novel causal-Bayesian network modelling approach for urban heat vulnerability-mitigation assessment and forecasting
发表于 2026年5月27日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究提出因果贝叶斯网络方法，用于评估城市热脆弱性并预测不同缓解策略下的变化。框架通过因果知识构建网络结构、混合参数学习及概率传播开展评估与预测。社区尺度案例验证了该流程的可行性。该方法结合现实数据、概率推断和专家因果知识，可预测干预带来的脆弱性降低，并揭示跨部门关联，为应对城市过热的前瞻性规划提供可扩展工具。